Gestión de datos

Importación y exportación de datos, y agrupación de variables

Importe y exporte datos de MATLAB^® utilizando distintos formatos de archivo. Los formatos válidos incluyen datos tabulares, archivos delimitados por tabulaciones, hojas de cálculo de Microsoft^®Excel^® y archivos SAS^®XPORT. Para ver una tabla con los formatos de archivo compatibles y las funciones de importación y exportación asociadas, consulte Formatos de archivo compatibles con la importación y exportación. También puede importar datos de forma interactiva usando Import Tool. Statistics and Machine Learning Toolbox™ es compatible con la mayoría de (aunque no todos) los tipos de datos disponibles en MATLAB. Para obtener más información, consulte Supported Data Types.

Para una mayor compatibilidad entre productos, utilice los tipos de datos categorical o table disponibles en MATLAB. Para obtener más información, consulte Create Categorical Arrays, Crear tablas y asignarles datos o Tablas y arreglos categóricos.

Funciones

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Importación y exportación de datos

`caseread`	Leer los nombres de casos de un archivo
`casewrite`	Write case names to file
`tblread`	Read tabular data from file
`tblwrite`	Write tabular data to file
`tdfread`	Leer un archivo delimitado por tabulaciones
`xptread`	Create table from data stored in SAS XPORT format file

Datos categóricos

`dummyvar`	Create dummy variables
`onehotencode`	Encode data labels into one-hot vectors (Desde R2021b)
`onehotdecode`	Decode probability vectors into class labels (Desde R2021b)
`gplotmatrix`	Matrix of scatter plots by group
`grp2idx`	Create index vector from grouping variable
`gscatter`	Gráfica de dispersión por grupo
`nominal`	(Not Recommended) Arrays for nominal data
`ordinal`	(Not Recommended) Arrays for ordinal data

Arreglos de conjuntos de datos

`mat2dataset`	(Not Recommended) Convert matrix to dataset array
`cell2dataset`	(Not Recommended) Convert cell array to dataset array
`struct2dataset`	(Not Recommended) Convert structure array to dataset array
`table2dataset`	(Not Recommended) Convert table to dataset array
`dataset2cell`	(Not Recommended) Convert dataset array to cell array
`dataset2struct`	(Not Recommended) Convert dataset array to structure
`dataset2table`	Convert dataset array to table
`export`	(Not Recommended) Write dataset array to file
`ismissing`	(Not Recommended) Find dataset array elements with missing values
`join`	(Not Recommended) Merge dataset array observations

Clases

dataset (Not Recommended) Arrays for statistical data

Temas

Conjuntos de datos de ejemplo de Statistics and Machine Learning Toolbox
Utilice varios conjuntos de datos para probar las funcionalidades disponibles en Statistics and Machine Learning Toolbox.
Grouping Variables
Grouping variables are utility variables used to group or categorize observations.
Dummy Variables
Dummy variables let you adapt categorical data for use in classification and regression analysis.
Test Differences Between Category Means
Test for significant differences between category (group) means using a t-test, two-way ANOVA (analysis of variance), and ANOCOVA (analysis of covariance) analysis.
Linear Regression with Categorical Covariates
Perform a regression with categorical covariates using categorical arrays and fitlm.