在时间表中选择时间
时间表是一种将时间与每一行关联起来的表类型。您可以通过以下几种方式选择基于时间的数据子集:
使用该范围内的某个范围内的时间
timerange或者withtol功能。使用的组件匹配重复出现的时间单位，如天或月
datetime数组。属性重新取样或分组数据
ret函数。
例如，读取示例文件outages.csv其中包含了2002年至2014年美国电力供应中断的数据。行向量乘以，过剩，指示中断发生的时间。的readtimetable函数将其作为datetime数组中。显示前5行。
tt = ReadTimetable（“outages.csv”）;头(TT, 5)
ans =5×5时间表OutageTime地区客户RestorationTime造成损失 ________________ _____________ ______ __________ ________________ ___________________ 2002-02-01 12:18{“西南”}458.98 - 1.8202 e + 06 2002-02-07 16:50{“暴风雪”}2003-01-23 00:49{“东南”}530.14 - 2.1204 e + 05 NaT{“暴风雪”}2003-02-07)21:15{“东南”}289.4 - 1.4294 e + 052003-02-17 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'}
在R2019a之前，用读取表格数据readtable并转换成一个时间表使用table2timetable．
选择时间范围
要查找特定范围内的数据，可以使用timerange函数，该函数定义用于索引的基于时间的下标。例如，为2008年夏季定义一个范围，从6月20日开始到9月21日结束。默认情况下,timerange定义左侧关闭的半开间隔，右侧打开，因此将结束日期指定为9月22日。
tr = timerange（“2008-06-20”，“2008-09-22”）
TR =时刻表时间范围下标:Select Time - schedule rows with times in the half-open interval: [20-Jun-2008 00:00:00, 22-Sep-2008 00:00:00]请参见按行时间和可变类型选择时间表数据。
找出在该范围内发生的中断，然后绘制随时间变化受影响的客户数量。
Summer08 = TT（TR，:);Stem（Summer08.outageTime，Summer08.Customers）Ylabel（“顾客”）
在这段时间内的几次宕机对客户的影响很大。将范围扩大到2008年全年，并寻找同样高的数字。
tr = timerange（“2008”，“年”）;: all08 = TT (TR);high08 = all08 (all08。客户> 500000年:);茎(high08.OutageTime high08.Customers) ylabel (“客户”）
的timerange函数也有助于选择特定的日期。通过比较选择时间datetime价值可以给出误导的结果，因为所有datetime值包括日期和时间组件。但是，只有仅指定A的日期组件datetime值时，时间组件被设置为午夜。因此，虽然有6月26日的数据，但像这样的比较没有结果。
任何(summer08。过剩== datetime(“2008-06-26”）)
ans =逻辑0
相反，你可以用timerange．
tr = timerange（“2008-06-26”，“天”）;: june26 = summer08 (TR)
june26 =1×5时间表OutageTime地区客户流失RestorationTime原因________________ _____________ ______ _________ ________________ _________________ 2008-06-26 22:36 { '东北地区'} 425.21 93612 2008-06-27 06:53 { '雷雨'}
定义范围的另一种方法是在使用时间前后指定一个公差withtol．例如，查找2008年夏季的行过剩是在9月1日劳动节的三天内。
WT = withtol (“2008-09-01”，天（3））;verysep1 = summer08（wt，:)
nearSep1 =4×5时间表OutageTime地区客户RestorationTime造成损失 ________________ _____________ ______ _________ ________________ ___________________ 2008-09-01二三35{“东南”}206.27 - 2.27 e + 05 NaT{“设备故障”}2008-09-01 00:18{“中西部”}74213 - 510.05 2008-09-01 14:07{“雷雨”}2008-09-02 19:01{“中西部”}南2.215 e + 05 2008-09-03 02:58{'severe storm' } 2008-08-29 20:25 {'West' } NaN 31624 2008-09-01 01:51 {'wind' }
匹配时间单位
你也可以用的单位datetime值，例如小时或天，以标识用于逻辑索引的行。这种方法对于指定周期间隔很有用。
例如，查找的值过剩其月份成分的值为3或更少，对应每年的1月、2月和3月。使用生成的逻辑数组建立索引TT．
TR = (month(TT.OutageTime) <= 3);: winterTT = TT (TR);头(winterTT, 5)
ans =5×5时间表OutageTime地区客户RestorationTime造成损失 ________________ _____________ ______ __________ ________________ ________________ 2002-02-01 12:18{“西南”}458.98 - 1.8202 e + 06 2002-02-07 16:50{“暴风雪”}2003-01-23 00:49{“东南”}530.14 - 2.1204 e + 05 NaT{“暴风雪”}2003-02-07)21:15{“东南”}289.4 - 1.4294 e + 05年2003-02-1708:14 {'winter storm'} 2002-03-16 06:18 {'MidWest'} 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm'} 2005-02-04 08:18 {'MidWest'} NaN NaN 2005-02-04 19:51 {'attack'}
创建一个冬季原因的饼状图。的派函数只接受数字或分类输入，首先转换导致来分类．
winterTT。导致= categorical(winterTT.Cause); pie(winterTT.Cause) title(“1月至3月中断原因”）;
按时间段分组
的ret函数通过重新采样或分组值来调整行时间以创建指定的间隔。它的预定义间隔从秒到年不等，您可以指定如何处理间隔的缺失值或多个值。例如，您可以选择每周的第一个观测值，或者以季度为单位计算观测值。
对于中断数据，您可以使用ret找出每年的总数。首先，创建一个只有数值变量的时间表。然后,调用ret并指定一个年度间隔，使用总和将多个值组合起来。每年的输出有一行，其中包含当年的总损失和受影响的客户总数。
numTT = TT (:, vartype (“数字”));numTT =调整时间(numTT,“年”，“和”）;头(numTT, 5)
ans =5×2时间表OutageTime Loss Customers ________________ _______________ 2002-01-01 00:00 81335 1.3052e+07 2003-01-01 00:00 58036 1.396e+07 2004-01-01 00:00 51014 1.5523e+07 2005-01-01 00:00 33980 8.7334e+06 2006-01-01 00:00 35129 2.5729e+07
创建一个柱状图，说明每年受影响的客户数量。
酒吧（numtt.outageTime，numtt.Customers）Xlabel（“年”）ylabel（“顾客”）
使用行时间计算持续时间
您可以使用与其他时间表的行时间datetime或者持续时间值以执行计算。例如，计算停电数据中列出的停电持续时间。然后计算每月中断持续时间的中位数并绘制它们。
首先将中断持续时间添加到TT通过减去行时间(即停电的开始时间)RestorationTime(这是停电的结束)。改变格式除余量以天为单位显示中断的持续时间。显示的前5行TT．
TT。OutageDuration = TT。RestorationTime- TT.OutageTime; TT.OutageDuration.Format =' d '；头(TT, 5)
ans =5×6时间表OutageTime地区丢失客户恢复时间原因发生措施_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________06 2002-02-0701-23 00:49 {'Southeast'} 530.14 2.1204E + 05 NAN {'冬季风暴'} NAN Days 2003-02-07 21:15 {'Southeast'} 289.4 1.4294E + 05 2003-02-17 08：14 {'冬季风暴'} 9.4576天2004-04-06 05:44 {'West'} 434.81 3.4037E + 05 2004-04-06 06:10 {'设备故障'} 0.018056天2002-03-16 06：18 {'Midwest'} 186.44 2.1275E + 05 2002-03-18 23:23 {'严重风暴'} 2.7118天
创建一个只有中断持续时间的时间表。一些行TT有缺失值,NaT，为复辟时期，导致南值除余量．删除南值从medianTT,可以使用rmmissing.函数。然后使用ret计算每月中位数中的中位数。显示的前5行medianTT．
medianTT = TT (:,“OutageDuration”）;medianTT = rmmissing (medianTT);medianTT =调整时间(medianTT,“月”, @median);头(medianTT, 5)
ans =5×1的时间表OutageTime OutageDuration ________________ ______________ 2002-02-01 00:00 6.1889 days 2002-03-01 00:00 2.7472 days 2002-04-01 00:00 NaN days 2002-05-01 00:00 0.72917 days 2002-06-01 00:00 0.22431天
创建每月中断持续时间中值的阶梯图。
楼梯(medianTT.OutageTime medianTT.OutageDuration)包含(“年”）ylabel（“平均持续时间(天)”）
另请参阅
分类|datetime|持续时间|月|NaT|readtimetable|ret|rmmissing.|timerange|时间表|vartype|withtol
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