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テーブル データ変数の分割と関数の適用

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この例では、テーブルからの停電データを地域と停電の原因ごとにグループに分割する方法を説明します。次に、関数を適用して各グループの統計値を計算し、その結果をテーブルに収集する方法を説明します。

停電データの読み込み

サンプル ファイル outages.csv には、米国における電力会社の停電を表すデータが含まれています。このファイルには、Region、OutageTime、Loss、Customers、RestorationTime、および Cause の 6 つの列があります。outages.csv を table に読み取ります。

T = readtable('outages.csv');

Region および Cause を categorical 配列に、OutageTime および RestorationTime を datetime 配列に変換します。最初の 5 行を表示します。

T.Region = categorical(T.Region);
T.Cause = categorical(T.Cause);
T.OutageTime = datetime(T.OutageTime);
T.RestorationTime = datetime(T.RestorationTime);
T(1:5,:)
ans=5×6 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

最大電力損失の計算

各地域の停電による最大電力損失を判定します。関数 findgroups は、T.Region から作成されたグループ番号のベクトル G を返します。関数 splitapply は G を使用して、T.Loss を 5 つの地域に対応する 5 つのグループに分割します。splitapply は関数 max を各グループに適用し、最大電力損失をベクトルに連結します。

G = findgroups(T.Region);
maxLoss = splitapply(@max,T.Loss,G)
maxLoss = 5×1
104 ×

    2.3141
    2.3418
    0.8767
    0.2796
    1.6659

停電による最大電力損失を原因ごとに計算します。Cause がグループ化変数であると指定するには、テーブル インデックスを使用します。最大電力損失とその原因を含むテーブルを作成します。

T1 = T(:,'Cause');
[G,powerLosses] = findgroups(T1);
powerLosses.maxLoss = splitapply(@max,T.Loss,G)
powerLosses=10×2 table
         Cause          maxLoss
    ________________    _______

    attack              582.63 
    earthquake          258.18 
    energy emergency     11638 
    equipment fault      16659 
    fire                872.96 
    severe storm        8767.3 
    thunder storm        23418 
    unknown              23141 
    wind                  2796 
    winter storm        2883.7

T1 は table なので、powerLosses は table になります。最大損失を別のテーブル変数として追加できます。

各地域の最大電力損失を原因ごとに計算します。Region および Cause がグループ化変数であると指定するには、テーブル インデックスを使用します。最大電力損失を含むテーブルを作成し、最初の 15 行を表示します。

T1 = T(:,{'Region','Cause'});
[G,powerLosses] = findgroups(T1);
powerLosses.maxLoss = splitapply(@max,T.Loss,G);
powerLosses(1:15,:)
ans=15×3 table
     Region           Cause          maxLoss
    _________    ________________    _______

    MidWest      attack                   0 
    MidWest      energy emergency    2378.7 
    MidWest      equipment fault     903.28 
    MidWest      severe storm        6808.7 
    MidWest      thunder storm        15128 
    MidWest      unknown              23141 
    MidWest      wind                2053.8 
    MidWest      winter storm        669.25 
    NorthEast    attack              405.62 
    NorthEast    earthquake               0 
    NorthEast    energy emergency     11638 
    NorthEast    equipment fault     794.36 
    NorthEast    fire                872.96 
    NorthEast    severe storm        6002.4 
    NorthEast    thunder storm        23418

影響を受けた顧客数の計算

顧客への停電の影響を原因と地域ごとに判定します。T.Loss には NaN 値が含まれるので、sum を無名関数でラップして 'omitnan' 入力引数を使用します。

osumFcn = @(x)(sum(x,'omitnan'));
powerLosses.totalCustomers = splitapply(osumFcn,T.Customers,G);
powerLosses(1:15,:)
ans=15×4 table
     Region           Cause          maxLoss    totalCustomers
    _________    ________________    _______    ______________

    MidWest      attack                   0                0  
    MidWest      energy emergency    2378.7       6.3363e+05  
    MidWest      equipment fault     903.28       1.7822e+05  
    MidWest      severe storm        6808.7       1.3511e+07  
    MidWest      thunder storm        15128       4.2563e+06  
    MidWest      unknown              23141       3.9505e+06  
    MidWest      wind                2053.8       1.8796e+06  
    MidWest      winter storm        669.25       4.8887e+06  
    NorthEast    attack              405.62           2181.8  
    NorthEast    earthquake               0                0  
    NorthEast    energy emergency     11638       1.4391e+05  
    NorthEast    equipment fault     794.36       3.9961e+05  
    NorthEast    fire                872.96       6.1292e+05  
    NorthEast    severe storm        6002.4       2.7905e+07  
    NorthEast    thunder storm        23418       2.1885e+07

停電の平均時間の計算

全米における停電の平均時間を時間単位で判定します。停電の平均時間を powerLosses に追加します。T.RestorationTime は NaT 値をもつので、平均時間の計算時に結果の NaN 値を省略します。

D = T.RestorationTime - T.OutageTime;
H = hours(D);
omeanFcn = @(x)(mean(x,'omitnan'));
powerLosses.meanOutage = splitapply(omeanFcn,H,G);
powerLosses(1:15,:)
ans=15×5 table
     Region           Cause          maxLoss    totalCustomers    meanOutage
    _________    ________________    _______    ______________    __________

    MidWest      attack                   0                0        335.02  
    MidWest      energy emergency    2378.7       6.3363e+05        5339.3  
    MidWest      equipment fault     903.28       1.7822e+05        17.863  
    MidWest      severe storm        6808.7       1.3511e+07        78.906  
    MidWest      thunder storm        15128       4.2563e+06        51.245  
    MidWest      unknown              23141       3.9505e+06        30.892  
    MidWest      wind                2053.8       1.8796e+06        73.761  
    MidWest      winter storm        669.25       4.8887e+06        127.58  
    NorthEast    attack              405.62           2181.8        5.5117  
    NorthEast    earthquake               0                0             0  
    NorthEast    energy emergency     11638       1.4391e+05        77.345  
    NorthEast    equipment fault     794.36       3.9961e+05        87.204  
    NorthEast    fire                872.96       6.1292e+05        4.0267  
    NorthEast    severe storm        6002.4       2.7905e+07        2163.5  
    NorthEast    thunder storm        23418       2.1885e+07        46.098

参考

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