table2timetable

将表转换为时间表

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语法

TT = table2timetable(T)

TT = table2timetable(T,RowTimes=timeVarName)

TT = table2timetable(T,RowTimes=rowTimes)

TT = table2timetable(T,SampleRate=Fs)

TT = table2timetable(T,TimeStep=dt)

TT = table2timetable(___,StartTime=t0)

说明

TT = table2timetable(T) 将输入表转换为时间表。T 中的第一个日期时间或持续时间变量成为 TT 的行时间向量。T 的其余变量成为 TT 的变量。

如果 T 是不含行名称的 M×N 表，则 TT 是 M×(N-1) 时间表。
如果 T 是含有行名称的 M×N 表，则 table2timetable 将 T 的行名称赋给 TT 的变量。因此，TT 是 M×N 时间表。

有关创建和使用时间表的详细信息，请参阅时间表。

要通过文本或电子表格文件中的数据创建时间表，请使用 readtimetable 函数。

示例

TT = table2timetable(T,RowTimes=timeVarName) 将表变量 timeVarName 指定为输出时间表的行时间向量。timeVarName 可以是 T 中包含日期时间或持续时间值的任何变量的名称或索引。T 的其余变量成为 TT 的变量。

示例

TT = table2timetable(T,RowTimes=rowTimes) 将向量 rowTimes 指定为输出时间表的行时间向量。T 的所有变量都将成为 TT 的变量。

示例

TT = table2timetable(T,SampleRate=Fs) 使用采样率 Fs 计算固定间隔的行时间。Fs 是一个数值标量，用于指定每秒采样数 (Hz)。第一个行时间是零秒。

示例

TT = table2timetable(T,TimeStep=dt) 使用时间步 dt 计算固定间隔的行时间。dt 是一个持续时间或日历持续时间值，用于指定连续行时间之间的时间长度。第一个行时间是零秒。

示例

TT = table2timetable(___,StartTime=t0) 指定开始时间 t0（而不是零秒）作为第一个行时间。当您使用上面两个语法中的 SampleRate 或 TimeStep 名称-值参量创建规则时间表时，可以使用此语法。

示例

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将表转换为时间表

打开实时脚本

将包含日期和时间的表转换为时间表。

将电力中断数据从文件 outages.csv 读取到表中。该表包含中断时间和恢复时间。

T = readtable("outages.csv",TextType="string")

T=1468×6 table
      Region          OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime           Cause      
    ___________    ________________    ______    __________    ________________    _________________

    "SouthWest"    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"   
    "West"         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "equipment fault"
    "MidWest"      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "severe storm"   
    "West"         2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    "attack"         
    "West"         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "equipment fault"
    "West"         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "equipment fault"
    "NorthEast"    2003-07-16 16:23    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "fire"           
    "MidWest"      2004-09-27 11:09    286.72         66104    2004-09-27 16:37    "equipment fault"
    "SouthEast"    2004-09-05 17:48    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "equipment fault"
    "West"         2004-05-21 21:45    159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "equipment fault"
    "SouthEast"    2002-09-01 18:22    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "severe storm"   
    "SouthEast"    2003-09-27 07:32       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "severe storm"   
    "West"         2003-11-12 06:12    254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "winter storm"   
    "NorthEast"    2004-09-18 05:54         0             0                 NaT    "equipment fault"
      ⋮

将该表转换为时间表。第一个含有时间的变量 OutageTime 成为 TT 的时间向量。

TT = table2timetable(T)

TT=1468×5 timetable
       OutageTime         Region        Loss     Customers     RestorationTime           Cause      
    ________________    ___________    ______    __________    ________________    _________________

    2002-02-01 12:18    "SouthWest"    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "winter storm"   
    2003-01-23 00:49    "SouthEast"    530.14    2.1204e+05                 NaT    "winter storm"   
    2003-02-07 21:15    "SouthEast"     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"   
    2004-04-06 05:44    "West"         434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "equipment fault"
    2002-03-16 06:18    "MidWest"      186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "severe storm"   
    2003-06-18 02:49    "West"              0             0    2003-06-18 10:54    "attack"         
    2004-06-20 14:39    "West"         231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "equipment fault"
    2002-06-06 19:28    "West"         311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "equipment fault"
    2003-07-16 16:23    "NorthEast"    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "fire"           
    2004-09-27 11:09    "MidWest"      286.72         66104    2004-09-27 16:37    "equipment fault"
    2004-09-05 17:48    "SouthEast"    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "equipment fault"
    2004-05-21 21:45    "West"         159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "equipment fault"
    2002-09-01 18:22    "SouthEast"    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "severe storm"   
    2003-09-27 07:32    "SouthEast"       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "severe storm"   
    2003-11-12 06:12    "West"         254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "winter storm"   
    2004-09-18 05:54    "NorthEast"         0             0                 NaT    "equipment fault"
      ⋮

使用 TT 的时间向量的行时间对其进行索引。您可以将行时间视为用于指定行的标签。

TT("2003-02-07 21:15",:)

ans=1×5 timetable
       OutageTime         Region       Loss     Customers     RestorationTime         Cause     
    ________________    ___________    _____    __________    ________________    ______________

    2003-02-07 21:15    "SouthEast"    289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"

计算电力中断的持续时间。使用圆点表示法将行时间提取为向量。

TT.OutageDuration = TT.RestorationTime - TT.OutageTime

TT=1468×6 timetable
       OutageTime         Region        Loss     Customers     RestorationTime           Cause          OutageDuration
    ________________    ___________    ______    __________    ________________    _________________    ______________

    2002-02-01 12:18    "SouthWest"    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "winter storm"         148:32:00   
    2003-01-23 00:49    "SouthEast"    530.14    2.1204e+05                 NaT    "winter storm"               NaN   
    2003-02-07 21:15    "SouthEast"     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"         226:59:00   
    2004-04-06 05:44    "West"         434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "equipment fault"       00:26:00   
    2002-03-16 06:18    "MidWest"      186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "severe storm"          65:05:00   
    2003-06-18 02:49    "West"              0             0    2003-06-18 10:54    "attack"                08:05:00   
    2004-06-20 14:39    "West"         231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "equipment fault"       04:37:00   
    2002-06-06 19:28    "West"         311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "equipment fault"       05:23:00   
    2003-07-16 16:23    "NorthEast"    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "fire"                  08:49:00   
    2004-09-27 11:09    "MidWest"      286.72         66104    2004-09-27 16:37    "equipment fault"       05:28:00   
    2004-09-05 17:48    "SouthEast"    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "equipment fault"       02:58:00   
    2004-05-21 21:45    "West"         159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "equipment fault"       06:38:00   
    2002-09-01 18:22    "SouthEast"    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "severe storm"          00:50:00   
    2003-09-27 07:32    "SouthEast"       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "severe storm"         167:30:00   
    2003-11-12 06:12    "West"         254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "winter storm"         115:52:00   
    2004-09-18 05:54    "NorthEast"         0             0                 NaT    "equipment fault"            NaN   
      ⋮

将表变量指定为行时间

打开实时脚本

将表转换为时间表，并指定将成为时间表的时间向量的表变量。

将电力中断数据从文件 outages.csv 读取到表中。该表包含中断时间和恢复时间。

T = readtable("outages.csv",TextType="string")

T=1468×6 table
      Region          OutageTime        Loss     Customers     RestorationTime           Cause      
    ___________    ________________    ______    __________    ________________    _________________

    "SouthWest"    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    2002-02-07 16:50    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05                 NaT    "winter storm"   
    "SouthEast"    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    2003-02-17 08:14    "winter storm"   
    "West"         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    2004-04-06 06:10    "equipment fault"
    "MidWest"      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    2002-03-18 23:23    "severe storm"   
    "West"         2003-06-18 02:49         0             0    2003-06-18 10:54    "attack"         
    "West"         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    2004-06-20 19:16    "equipment fault"
    "West"         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    2002-06-07 00:51    "equipment fault"
    "NorthEast"    2003-07-16 16:23    239.93         49434    2003-07-17 01:12    "fire"           
    "MidWest"      2004-09-27 11:09    286.72         66104    2004-09-27 16:37    "equipment fault"
    "SouthEast"    2004-09-05 17:48    73.387         36073    2004-09-05 20:46    "equipment fault"
    "West"         2004-05-21 21:45    159.99           NaN    2004-05-22 04:23    "equipment fault"
    "SouthEast"    2002-09-01 18:22    95.917         36759    2002-09-01 19:12    "severe storm"   
    "SouthEast"    2003-09-27 07:32       NaN    3.5517e+05    2003-10-04 07:02    "severe storm"   
    "West"         2003-11-12 06:12    254.09    9.2429e+05    2003-11-17 02:04    "winter storm"   
    "NorthEast"    2004-09-18 05:54         0             0                 NaT    "equipment fault"
      ⋮

将该表转换为时间表。将第二个含有日期和时间的变量 RestorationTime 指定为时间表的时间向量。

TT = table2timetable(T,RowTimes="RestorationTime")

TT=1468×5 timetable
    RestorationTime       Region          OutageTime        Loss     Customers           Cause      
    ________________    ___________    ________________    ______    __________    _________________

    2002-02-07 16:50    "SouthWest"    2002-02-01 12:18    458.98    1.8202e+06    "winter storm"   
    NaT                 "SouthEast"    2003-01-23 00:49    530.14    2.1204e+05    "winter storm"   
    2003-02-17 08:14    "SouthEast"    2003-02-07 21:15     289.4    1.4294e+05    "winter storm"   
    2004-04-06 06:10    "West"         2004-04-06 05:44    434.81    3.4037e+05    "equipment fault"
    2002-03-18 23:23    "MidWest"      2002-03-16 06:18    186.44    2.1275e+05    "severe storm"   
    2003-06-18 10:54    "West"         2003-06-18 02:49         0             0    "attack"         
    2004-06-20 19:16    "West"         2004-06-20 14:39    231.29           NaN    "equipment fault"
    2002-06-07 00:51    "West"         2002-06-06 19:28    311.86           NaN    "equipment fault"
    2003-07-17 01:12    "NorthEast"    2003-07-16 16:23    239.93         49434    "fire"           
    2004-09-27 16:37    "MidWest"      2004-09-27 11:09    286.72         66104    "equipment fault"
    2004-09-05 20:46    "SouthEast"    2004-09-05 17:48    73.387         36073    "equipment fault"
    2004-05-22 04:23    "West"         2004-05-21 21:45    159.99           NaN    "equipment fault"
    2002-09-01 19:12    "SouthEast"    2002-09-01 18:22    95.917         36759    "severe storm"   
    2003-10-04 07:02    "SouthEast"    2003-09-27 07:32       NaN    3.5517e+05    "severe storm"   
    2003-11-17 02:04    "West"         2003-11-12 06:12    254.09    9.2429e+05    "winter storm"   
    NaT                 "NorthEast"    2004-09-18 05:54         0             0    "equipment fault"
      ⋮

转换具有单独时间向量的表

打开实时脚本

通过添加单独的包含行时间的时间向量，将表转换为时间表。

先从数值数组创建一个表。

Reading1 = [98;97.5;97.9;98.1;97.9];
Reading2 = [120;111;119;117;116];
T = table(Reading1,Reading2)

T=5×2 table
    Reading1    Reading2
    ________    ________

        98        120   
      97.5        111   
      97.9        119   
      98.1        117   
      97.9        116

然后使用 seconds 函数指定时间向量。Time 具有 duration 数据类型。它格式化为以秒为单位显示时间。

Time = seconds(1:5)

Time = 1×5 duration
   1 sec   2 sec   3 sec   4 sec   5 sec

使用 Time 作为行时间，将该表转换为时间表。所有表变量都将成为时间表的变量。

TT = table2timetable(T,RowTimes=Time)

TT=5×2 timetable
    Time     Reading1    Reading2
    _____    ________    ________

    1 sec        98        120   
    2 sec      97.5        111   
    3 sec      97.9        119   
    4 sec      98.1        117   
    5 sec      97.9        116

指定采样率

打开实时脚本

创建一个表。

Reading1 = [98;97.5;97.9;98.1;97.9];
Reading2 = [120;111;119;117;116];
T = table(Reading1,Reading2)

T=5×2 table
    Reading1    Reading2
    ________    ________

        98        120   
      97.5        111   
      97.9        119   
      98.1        117   
      97.9        116

将采样率指定为 500 Hz。使用该采样率和零秒的起始行时间将 T 转换为时间表。

TT = table2timetable(T,SampleRate=500)

TT=5×2 timetable
      Time       Reading1    Reading2
    _________    ________    ________

    0 sec            98        120   
    0.002 sec      97.5        111   
    0.004 sec      97.9        119   
    0.006 sec      98.1        117   
    0.008 sec      97.9        116

指定时间步

打开实时脚本

创建一个表。

Reading1 = [98;97.5;97.9;98.1;97.9];
Reading2 = [120;111;119;117;116];
T = table(Reading1,Reading2)

T=5×2 table
    Reading1    Reading2
    ________    ________

        98        120   
      97.5        111   
      97.9        119   
      98.1        117   
      97.9        116

使用 seconds 函数将时间步指定为 10 秒。使用该采样率和零秒的起始行时间将 T 转换为时间表。

TT = table2timetable(T,TimeStep=seconds(10))

TT=5×2 timetable
      Time      Reading1    Reading2
    ________    ________    ________

    00:00:00        98        120   
    00:00:10      97.5        111   
    00:00:20      97.9        119   
    00:00:30      98.1        117   
    00:00:40      97.9        116

要更改行时间向量的格式，请将其 Format 属性设置为新格式。

TT.Time.Format = "s"

TT=5×2 timetable
     Time     Reading1    Reading2
    ______    ________    ________

    0 sec         98        120   
    10 sec      97.5        111   
    20 sec      97.9        119   
    30 sec      98.1        117   
    40 sec      97.9        116

指定开始时间

打开实时脚本

创建一个表。

Reading1 = [98;97.5;97.9;98.1;97.9];
Reading2 = [120;111;119;117;116];
T = table(Reading1,Reading2)

T=5×2 table
    Reading1    Reading2
    ________    ________

        98        120   
      97.5        111   
      97.9        119   
      98.1        117   
      97.9        116

通过将时间步指定为 10 秒、将开始时间设置为 5 秒，将其转换为时间表。

dt = seconds(10);
t0 = seconds(5);
TT = table2timetable(T,TimeStep=dt,StartTime=t0)

TT=5×2 timetable
     Time     Reading1    Reading2
    ______    ________    ________

    5 sec         98        120   
    15 sec      97.5        111   
    25 sec      97.9        119   
    35 sec      98.1        117   
    45 sec      97.9        116

输入参数

全部折叠

`T` — 输入表
表

输入表。

`timeVarName` — 输入表中的变量
字符串标量 | 字符向量 | 数值索引

来自输入表的变量，指定为字符串标量、字符向量或数值索引。

`rowTimes` — 赋给输出时间表的行时间
日期时间向量 | 持续时间向量

赋给输出时间表的行时间，指定为日期时间向量或持续时间向量。rowTimes 的元素数必须等于输入表的行数。rowTimes 中的时间值不需要唯一、排序或有规律。

`Fs` — 采样率
数值标量

采样率，指定为数值标量。Fs 指定每秒采样数 (Hz)。

`dt` — 时间步
持续时间标量 | 日历持续时间标量

时间步，指定为持续时间或日历持续时间标量。

数据类型: duration | calendarDuration

`t0` — 开始时间
日期时间标量 | 持续时间标量

开始时间，指定为日期时间标量或持续时间标量。

如果 t0 是日期时间值，则 TT 的行时间是日期时间值。
如果 t0 是持续时间，则行时间是持续时间。

如果时间步 dt 是日历持续时间值，则 t0 必须是日期时间值。

数据类型: datetime | duration

输出参量

全部折叠

`TT` — 输出时间表
时间表

输出时间表。该时间表可以存储元数据，例如描述、变量单位、变量名称和行时间。有关详细信息，请参阅 timetable 的“属性”部分。

提示

在某些情况下，您可以使用指定行时间之间的规则时间步的语法来调用 table2timetable，而 table2timetable 返回不规则时间表。当您使用日历时间单位指定时间步并且存在引入不规则时间步的行时间时，就会出现这种结果。例如，如果您创建时间步为一个日历月的时间表，从 2026 年 1 月 31 日开始，则基于月份，时间步是不规则的。

stime = datetime(2026,1,31);
tstep = calmonths(1);
T = table([1:3]');
TT = table2timetable(T,TimeStep=tstep,StartTime=stime)

TT =

  3×1 timetable

       Time        Var1
    ___________    ____

    31-Jan-2026     1  
    28-Feb-2026     2  
    31-Mar-2026     3

夏令时 (DST) 的转换或闰秒的 datetime 值也会造成不规则性。下表指定可能意外产生不规则结果的日期、时间和时间步。

行时间值	时间步
开始时间，指定为一个月的第 29 天、第 30 天或第 31 天。	日历月数或季度数。
开始时间，指定为 2 月 29 日。	日历年数。
在从 DST 转换到标准时间的一天中凌晨 1:00 到 2:00 之间发生的任何 `datetime` 值（当这些值的时区遵守 DST 时）。	日历天数或月数。
闰秒的任何 `datetime` 值（当这些值的时区是 `UTCLeapSeconds` 时区时）。有关闰秒的列表，请参阅 `leapseconds`。	以任何日历单位（天、周、月、季度或年）指定的时间步。

扩展功能

全部展开

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

table2timetable 函数支持 tall 数组，但存在以下使用说明和限制：

不支持 SampleRate、TimeStep 和 StartTime 名称-值参量。

有关详细信息，请参阅tall 数组。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

如果使用 SampleRate、TimeStep 或 StartTime 名称-值参量指定规则行时间，则该值在编译时必须为常量，行时间才会是规则的。否则，在生成代码中，会认为行时间是不规则的。
如果输入表的 UserData 属性具有非空值，则输出不包括该值。输出时间表的 UserData 属性始终为空。

有关详细信息，请参阅时间表的代码生成 (MATLAB Coder) 和代码生成的时间表限制 (MATLAB Coder)。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

请参阅“C/C++ 代码生成”部分中的用法说明和限制。同样的用法说明和限制也适用于 GPU 代码生成。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

table2timetable 函数支持分布式数组输入，但有以下用法说明和限制：

不支持 SampleRate、TimeStep 和 StartTime 名称-值参量。

有关详细信息，请参阅使用分布式数组运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2016b 中推出

全部展开

R2022a: 不支持 `SamplingRate`

不支持 SamplingRate 名称-值参量。请改用 SampleRate。对应的时间表属性也命名为 SampleRate。

R2021a: 将不支持 `SamplingRate` 选项

在以后的版本中，将不支持使用 SamplingRate 名称-值参量。请改用 SampleRate。对应的时间表属性也命名为 SampleRate。

为了实现向后兼容性，您仍可以将 SamplingRate 指定为名称-值参量形式的名称。但是，该值将赋给 SampleRate 属性。

另请参阅

array2timetable | timetable | isvarname | summary | uitable

table2timetable

语法

说明

示例

将表转换为时间表

将表变量指定为行时间

转换具有单独时间向量的表

指定采样率

指定时间步

指定开始时间

输入参数

T — 输入表 表

timeVarName — 输入表中的变量 字符串标量 | 字符向量 | 数值索引

rowTimes — 赋给输出时间表的行时间 日期时间向量 | 持续时间向量

Fs — 采样率 数值标量

dt — 时间步 持续时间标量 | 日历持续时间标量

t0 — 开始时间 日期时间标量 | 持续时间标量

输出参量

TT — 输出时间表 时间表

提示

扩展功能

tall 数组 对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

版本历史记录

R2022a: 不支持 SamplingRate

R2021a: 将不支持 SamplingRate 选项

另请参阅

主题

`T` — 输入表
表

`timeVarName` — 输入表中的变量
字符串标量 | 字符向量 | 数值索引

`rowTimes` — 赋给输出时间表的行时间
日期时间向量 | 持续时间向量

`Fs` — 采样率
数值标量

`dt` — 时间步
持续时间标量 | 日历持续时间标量

`t0` — 开始时间
日期时间标量 | 持续时间标量

`TT` — 输出时间表
时间表

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

R2022a: 不支持 `SamplingRate`

R2021a: 将不支持 `SamplingRate` 选项