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Convertir texto en variables de tabla a categórico

En este ejemplo se muestra cómo convertir una variable de una tabla de una matriz de vectores de caracteres a una matriz categórica.

Cargue datos de muestra y cree una tabla

Cargue los datos de muestra recopilados de 100 pacientes.

load patients  whos
  Name                            Size            Bytes  Class      Attributes    Age                           100x1               800  double                  Diastolic                     100x1               800  double                  Gender                        100x1             12212  cell                    Height                        100x1               800  double                  LastName                      100x1             12416  cell                    Location                      100x1             15008  cell                    SelfAssessedHealthStatus      100x1             12340  cell                    Smoker                        100x1               100  logical                 Systolic                      100x1               800  double                  Weight                        100x1               800  double                

Almacene los datos del paciente de,,,, y en una tabla.AgeGenderHeightWeightSelfAssessedHealthStatusLocation Utilice los identificadores únicos de la variable como nombres de fila.LastName

T = table(Age,Gender,Height,Weight,...     SelfAssessedHealthStatus,Location,...     'RowNames',LastName);

Convierta variables de tabla de matrices de celdas de vectores de caracteres a matrices categóricas

Las matrices de celdas de vectores de caracteres y, contienen conjuntos discretos de valores únicos.GenderLocation

Convertir y a matrices categóricas.GenderLocation

T.Gender = categorical(T.Gender); T.Location = categorical(T.Location);

La variable,, contiene cuatro valores únicos:,,, y.SelfAssessedHealthStatusExcellentFairGoodPoor

Convierta en una matriz categórica ordinal, de forma que las categorías tengan el orden matemático.SelfAssessedHealthStatusPoor < Fair < Good < Excellent

T.SelfAssessedHealthStatus = categorical(T.SelfAssessedHealthStatus,...     {'Poor','Fair','Good','Excellent'},'Ordinal',true);

Imprima un resumen

Vea el tipo de datos, la descripción, las unidades y otras estadísticas descriptivas para cada variable utilizando para resumir la tabla.summary

format compact  summary(T)
Variables:     Age: 100x1 double         Values:             Min        25               Median     39               Max        50       Gender: 100x1 categorical         Values:             Female       53                Male         47        Height: 100x1 double         Values:             Min          60                Median       67                Max          72        Weight: 100x1 double         Values:             Min          111               Median     142.5               Max          202       SelfAssessedHealthStatus: 100x1 ordinal categorical         Values:             Poor                     11                         Fair                     15                         Good                     40                         Excellent                34                 Location: 100x1 categorical         Values:             County General Hospital          39                 St. Mary s Medical Center        24                 VA Hospital                      37     

Las variables de tabla, y son matrices categóricas.GenderSelfAssessedHealthStatusLocation El Resumen contiene los recuentos del número de elementos de cada categoría. Por ejemplo, el Resumen indica que 53 de los 100 pacientes son femeninos y 47 son varones.

Seleccione datos basados en categorías

Cree una subtabla, que contenga la edad, la estatura y el peso de todas las pacientes femeninas que fueron observadas en el hospital general del condado.T1 Puede crear fácilmente un vector lógico basado en los valores de las matrices categóricas y.GenderLocation

rows = T.Location=='County General Hospital' & T.Gender=='Female';

es un vector lógico 100-by-1 con Logical () para las filas de la tabla donde el género es femenino y la ubicación es Hospital General del condado.rowstrue1

Defina el subconjunto de variables.

vars = {'Age','Height','Weight'};

Utilice paréntesis para crear la subtabla,.T1

T1 = T(rows,vars)
T1=19×3 table
                  Age    Height    Weight
                  ___    ______    ______
    Brown         49       64       119  
    Taylor        31       66       132  
    Anderson      45       68       128  
    Lee           44       66       146  
    Walker        28       65       123  
    Young         25       63       114  
    Campbell      37       65       135  
    Evans         39       62       121  
    Morris        43       64       135  
    Rivera        29       63       130  
    Richardson    30       67       141  
    Cox           28       66       111  
    Torres        45       70       137  
    Peterson      32       60       136  
    Ramirez       48       64       137  
    Bennett       35       64       131        ⋮

es una mesa de 19 por 3.A

Dado que las matrices categóricas ordinales tienen un orden matemático para sus categorías, puede realizar comparaciones de elementos con operaciones relacionales, como mayor que y menor que.

Crear una subtabla, del sexo, la edad, la estatura y el peso de todos los pacientes que evaluaron su estado de salud como pobres o justos.T2

En primer lugar, defina el subconjunto de filas que se incluirán en la tabla.T2

rows = T.SelfAssessedHealthStatus<='Fair';

A continuación, defina el subconjunto de variables que se incluirán en la tabla.T2

vars = {'Gender','Age','Height','Weight'};

Utilice paréntesis para crear la subtabla.T2

T2 = T(rows,vars)
T2=26×4 table
                 Gender    Age    Height    Weight
                 ______    ___    ______    ______
    Johnson      Male      43       69       163  
    Jones        Female    40       67       133  
    Thomas       Female    42       66       137  
    Jackson      Male      25       71       174  
    Garcia       Female    27       69       131  
    Rodriguez    Female    39       64       117  
    Lewis        Female    41       62       137  
    Lee          Female    44       66       146  
    Hall         Male      25       70       189  
    Hernandez    Male      36       68       166  
    Lopez        Female    40       66       137  
    Gonzalez     Female    35       66       118  
    Mitchell     Male      39       71       164  
    Campbell     Female    37       65       135  
    Parker       Male      30       68       182  
    Stewart      Male      49       68       170        ⋮

es una mesa de 26 por 4.T2

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