table 変数内のテキストの categorical への変換

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この例では、テーブル内の変数を文字ベクトルの cell 配列から categorical 配列に変換する方法を説明します。

サンプルデータの読み込みとテーブルの作成

100 名の患者から収集されたサンプルデータを読み込みます。

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

患者のデータを Age、Gender、Height、Weight、SelfAssessedHealthStatus および Location から table に保存します。変数 LastName の一意の識別子を行名として使用します。

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

文字ベクトルの cell 配列から categorical 配列へのテーブル変数の変換

文字ベクトルの cell 配列 Gender および Location には、一意の値の離散集合が含まれます。

Gender および Location を categorical 配列に変換します。

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

変数 SelfAssessedHealthStatus には、次の 4 つの一意な値が含まれています。Excellent、Fair、Good、Poor です。

SelfAssessedHealthStatus を順序 categorical 配列に変換し、カテゴリに数学的な順序 Poor < Fair < Good < Excellent を付けます。

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

概要の出力

summary を使用して、各変数のデータ型、説明、単位およびその他の記述統計を table にまとめます。

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

table 変数 Gender、SelfAssessedHealthStatus および Location は、categorical 配列です。概要には各カテゴリの要素数が含まれています。たとえば、概要から、100 名の患者のうちの 53 名が女性であり、47 名が男性であることがわかります。

カテゴリに基づくデータの選択

County General Hospital で調査されたすべての女性患者の年齢、身長および体重を含むサブテーブル T1 を作成します。categorical 配列 Gender と Location 内の値に基づいて logical ベクトルを簡単に作成することができます。

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

rows は、性別が女性で場所が County General Hospital である table 行について論理値 true (1) をもつ 100 行 1 列の logical ベクトルです。

変数のサブセットを定義します。

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

小かっこを使用してサブテーブル T1 を作成します。

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        ⋮

A は、19 行 3 列の table です。

順序 categorical 配列ではカテゴリに数学的な順序が付けられているため、「より大きい」や「より小さい」などの関係演算子を使用して配列を要素単位で比較することができます。

健康状態が Poor または Fair と診断されたすべての患者の性別、年齢、身長および体重のサブテーブル T2 を作成します。

最初に、table T2 に含める行のサブセットを定義します。

rows = T.SelfAssessedHealthStatus<='Fair';

次に、table T2 に含める変数のサブセットを定義します。

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

小かっこを使用してサブテーブル T2 を作成します。

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        ⋮

T2 は、26 行 4 列の table です。