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groupsummary

グループ要約の計算

構文

G = groupsummary(T,groupvars)

G = groupsummary(T,groupvars,method)

G = groupsummary(T,groupvars,method,datavars)

G = groupsummary(T,groupvars,groupbins)

G = groupsummary(T,groupvars,groupbins,method)

G = groupsummary(T,groupvars,groupbins,method,datavars)

G = groupsummary(___,Name,Value)

B = groupsummary(A,groupvars,method)

B = groupsummary(A,groupvars,groupbins,method)

B = groupsummary(___,Name,Value)

[B,BG] = groupsummary(A,___)

[B,BG,BC] = groupsummary(A,___)

説明

G = groupsummary(T,groupvars) は、table または timetable である T のデータについて、計算されたグループおよび各グループの要素数を含む table を返します。グループは、groupvars のグループ化変数の一意の組み合わせを含みます。たとえば、G = groupsummary(T,'Gender') は、変数 Gender 内の Male 要素の数と、Female 要素の数を返します。

G = groupsummary(T,groupvars,method) は、method で指定された計算も返します。たとえば、G = groupsummary(T,'Gender','median') は、各グループの要素数に加えて、両方の性別について T 内のすべての非グループ化変数の中央値を返します。

G = groupsummary(T,groupvars,method,datavars) は、計算を適用する変数を指定します。

G = groupsummary(T,groupvars,groupbins) は、groupvars 内のデータをビン化する方法を指定します。たとえば、G = groupsummary(T,'SaleDate','year') は、グループ化変数 SaleDate に従って、各年度内の T のすべての売上げのグループ カウントを与えます。

G = groupsummary(T,groupvars,groupbins,method) は、method で指定された計算について、groupbins に従ってデータをビン化します。

G = groupsummary(T,groupvars,groupbins,method,datavars) は、groupbins に従ってデータをビン化し、計算を適用する変数を指定します。

G = groupsummary(___,Name,Value) は、前述の任意の構文について名前と値のペアを 1 つ以上使用して、追加のグループ化プロパティを指定します。たとえば、G = groupsummary(T,'Category1','IncludeMissingGroups',false) は、<undefined> で指定された欠損 categorical データから作成されたグループを除外します。

B = groupsummary(A,groupvars,method) は、A がベクトルまたは行列の場合に、groupvars のグループ化ベクトルの一意の組み合わせに従って計算を返します。groupvars は列ベクトル、行列、または列ベクトルの cell 配列にすることができます。

B = groupsummary(A,groupvars,groupbins,method) は、groupbins に従ってデータをビン化します。

B = groupsummary(___,Name,Value) は、前述の配列構文のいずれかについて、名前と値のペアを 1 つ以上使用して、追加のグループ化プロパティを指定します。

[B,BG] = groupsummary(A,___) は、各グループ化ベクトルのグループも返します。

[B,BG,BC] = groupsummary(A,___) は、各グループのグループ カウントも返します。

例

要約統計

table 変数の要約統計を計算します。

5 人の個人に関する情報を含む table T を作成します。

Gender = ["male";"female";"female";"male";"male"];
Age = [38;43;38;40;49];
Height = [71;69;64;67;64];
Weight = [176;163;131;133;119];
T = table(Gender,Age,Height,Weight)

T=5×4 table
     Gender     Age    Height    Weight
    ________    ___    ______    ______

    "male"      38       71       176  
    "female"    43       69       163  
    "female"    38       64       131  
    "male"      40       67       133  
    "male"      49       64       119  

グループ化変数として Gender を指定して、男性と女性の人数を計算します。

G = groupsummary(T,"Gender")

G=2×2 table
     Gender     GroupCount
    ________    __________

    "female"        2     
    "male"          3     

女性と男性の平均年齢、身長、体重をそれぞれ計算します。

G = groupsummary(T,"Gender","mean")

G=2×5 table
     Gender     GroupCount    mean_Age    mean_Height    mean_Weight
    ________    __________    ________    ___________    ___________

    "female"        2            40.5         66.5            147   
    "male"          3          42.333       67.333         142.67   

性別でグループ化して、平均身長のみを計算します。

G = groupsummary(T,"Gender","median","Height")

G=2×3 table
     Gender     GroupCount    median_Height
    ________    __________    _____________

    "female"        2             66.5     
    "male"          3               67     

複数のグループ化変数

2 つのグループ化変数を使用してテーブル データをグループ化します。

5 人の個人に関する情報を含む table T を作成します。

Gender = ["male";"female";"male";"female";"male"];
Smoker = logical([1;0;1;0;1]);
Weight = [176;163;131;133;119];
T = table(Gender,Smoker,Weight)

T=5×3 table
     Gender     Smoker    Weight
    ________    ______    ______

    "male"      true       176  
    "female"    false      163  
    "male"      true       131  
    "female"    false      133  
    "male"      true       119  

性別および喫煙状態でグループ化した、平均体重を計算します。既定では、性別と喫煙状態の 2 つの組み合わせは空のグループであるため、出力に表されません。

G = groupsummary(T,{'Gender','Smoker'},'mean','Weight')

G=2×4 table
     Gender     Smoker    GroupCount    mean_Weight
    ________    ______    __________    ___________

    "female"    false         2             148    
    "male"      true          3             142    

'IncludeEmptyGroups' パラメーター値を true に設定して、空の組み合わせを含む、すべてのグループの組み合わせを表示します。

G = groupsummary(T,{'Gender','Smoker'},'mean','Weight','IncludeEmptyGroups',true)

G=4×4 table
     Gender     Smoker    GroupCount    mean_Weight
    ________    ______    __________    ___________

    "female"    false         2             148    
    "female"    true          0             NaN    
    "male"      false         0             NaN    
    "male"      true          3             142    

グループ ビンの指定

指定されたビンに従ってデータをグループ化します。

1 か月以内の日数分の売上情報が含まれる timetable を作成します。

TimeStamps = datetime([2017 3 4; 2017 3 2; 2017 3 15; 2017 3 10;...
                       2017 3 14; 2017 3 31; 2017 3 25;...
                       2017 3 29; 2017 3 21; 2017 3 18]);
Profit = [2032 3071 1185 2587 1998 2899 3112 909 2619 3085]';
TotalItemsSold = [14 13 8 5 10 16 8 6 7 11]';
TT = timetable(TimeStamps,Profit,TotalItemsSold)

TT=10×2 timetable
    TimeStamps     Profit    TotalItemsSold
    ___________    ______    ______________

    04-Mar-2017     2032           14      
    02-Mar-2017     3071           13      
    15-Mar-2017     1185            8      
    10-Mar-2017     2587            5      
    14-Mar-2017     1998           10      
    31-Mar-2017     2899           16      
    25-Mar-2017     3112            8      
    29-Mar-2017      909            6      
    21-Mar-2017     2619            7      
    18-Mar-2017     3085           11      

品目番号の区間にグループをビン化し、売却済品目合計でグループ化された平均利益を計算します。

format shorte
G = groupsummary(TT,'TotalItemsSold',[0 4 8 12 16],'mean','Profit')

G=3×3 table
    disc_TotalItemsSold    GroupCount    mean_Profit
    ___________________    __________    ___________

         [4, 8)            3.0000e+00    2.0383e+03 
         [8, 12)           4.0000e+00    2.3450e+03 
         [12, 16]          3.0000e+00    2.6673e+03 

曜日別にグループ化された平均利益を計算します。

G = groupsummary(TT,'TimeStamps','dayname','mean','Profit')

G=5×3 table
    dayname_TimeStamps    GroupCount    mean_Profit
    __________________    __________    ___________

        Tuesday           2.0000e+00    2.3085e+03 
        Wednesday         2.0000e+00    1.0470e+03 
        Thursday          1.0000e+00    3.0710e+03 
        Friday            2.0000e+00    2.7430e+03 
        Saturday          3.0000e+00    2.7430e+03 

ベクトル データによるグループ操作

日付のベクトルと、対応する利益額のベクトルを作成します。

timeStamps = datetime([2017 3 4; 2017 3 2; 2017 3 15; 2017 3 10; ...
                       2017 3 14; 2017 3 31; 2017 3 25; ...
                       2017 3 29; 2017 3 21; 2017 3 18]);
profit = [2032 3071 1185 2587 1998 2899 3112 909 2619 3085]';

曜日別の平均利益を計算します。各グループの平均、グループ名、メンバー数を表示します。

format shorte
[meanDailyProfit,dayOfWeek,dailyCounts] = groupsummary(profit,timeStamps,'dayname','mean')

meanDailyProfit = 5×1

   2.3085e+03
   1.0470e+03
   3.0710e+03
   2.7430e+03
   2.7430e+03

dayOfWeek = 5x1 categorical
     Tuesday 
     Wednesday 
     Thursday 
     Friday 
     Saturday 

dailyCounts = 5×1

     2
     2
     1
     2
     3

ベクトル入力の複数のグループ化ベクトル

性別と喫煙状況に基づいて、4 つのグループの平均体重を計算します。

患者情報を異なるタイプの 3 つのベクトルとして保存します。

Gender = ["male";"female";"male";"female";"male"];
Smoker = logical([1;0;1;0;1]);
Weight = [176;163;131;133;119];

性別と喫煙状況でグループ化し、平均体重を計算します。B には各グループの平均値 (空のグループの場合は NaN) が格納されます。BG は、行基準で要素を見た場合のグループを表す 2 つのベクトルを含む cell 配列です。たとえば、BG{1} の最初の行からは、最初のグループの患者が女性であることがわかり、BG{2} の最初の行からは、これらの患者が非喫煙者であることがわかります。最後に、BC には、BG の対応する各グループのメンバー数が格納されます。

[B,BG,BC] = groupsummary(Weight,{Gender,Smoker},'mean','IncludeEmptyGroups',true);
B

B = 4×1

   148
   NaN
   NaN
   142

BG{1}

ans = 4x1 string
    "female"
    "female"
    "male"
    "male"

BG{2}

ans = 4x1 logical array

   0
   1
   0
   1

BC

BC = 4×1

     2
     0
     0
     3

複数の入力のあるメソッドの関数ハンドル

患者情報を含むデータを読み込み、各患者の性別、収縮期および拡張期の血圧、身長、体重を記述する table を作成します。

load patients
T = table(Gender,Systolic,Diastolic,Height,Weight)

T=100×5 table
      Gender      Systolic    Diastolic    Height    Weight
    __________    ________    _________    ______    ______

    {'Male'  }      124          93          71       176  
    {'Male'  }      109          77          69       163  
    {'Female'}      125          83          64       131  
    {'Female'}      117          75          67       133  
    {'Female'}      122          80          64       119  
    {'Female'}      121          70          68       142  
    {'Female'}      130          88          64       142  
    {'Male'  }      115          82          68       180  
    {'Male'  }      115          78          68       183  
    {'Female'}      118          86          66       132  
    {'Female'}      114          77          68       128  
    {'Female'}      115          68          66       137  
    {'Male'  }      127          74          71       174  
    {'Male'  }      130          95          72       202  
    {'Female'}      114          79          65       129  
    {'Male'  }      130          92          71       181  
      ⋮

性別でグループ化し、患者の身長と体重の間の相関と収縮期および拡張期の血圧の間の相関を計算します。相関を計算する方法として関数 xcov を使用します。xcov の最初の 2 つの入力引数は相関するデータを記述し、3 番目の引数はラグ サイズを記述し、4 番目の引数は正規化の種類を記述します。各グループ計算で、xcov に渡される引数 x と y は、2 つのセル要素 ["Height","Systolic"] と ["Weight","Diastolic"] の変数によってペアで指定されます。

G = groupsummary(T,"Gender",@(x,y)xcov(x,y,0,'coeff'),{["Height","Systolic"],["Weight","Diastolic"]})

G=2×4 table
      Gender      GroupCount    fun1_Height_Weight    fun1_Systolic_Diastolic
    __________    __________    __________________    _______________________

    {'Female'}        53             0.071278                 0.48731        
    {'Male'  }        47             0.047571                 0.50254        

あるいは、データが table ではなくベクトルまたは行列形式である場合、相関するデータを groupsummary の最初の入力引数として提供できます。

[G,GR,GC] = groupsummary({[Height,Systolic],[Weight,Diastolic]},Gender,@(x,y)xcov(x,y,0,'coeff'))

G = 2×2

    0.0713    0.4873
    0.0476    0.5025

GR = 2x1 cell
    {'Female'}
    {'Male'  }

GC = 2×1

    53
    47

入力引数

T — 入力データ

table | timetable

入力データ。table または timetable として指定します。

A — 入力配列

ベクトル | 行列 | cell 配列

入力配列。ベクトル、行列、ベクトルまたは行列の cell 配列として指定します。

複数の入力引数を受け入れる method の関数ハンドルを指定する場合、入力データ A はベクトルまたは行列の cell 配列でなければなりません。グループ単位での関数の各呼び出しでは、入力引数は cell 配列の各要素の対応する列です。以下に例を示します。

• groupsummary({x1, y1},groupvars,@(x,y) myFun(x,y)) は各グループの myFun(x1,y1) を計算します。

• groupsummary({[x1 x2], [y1 y2]},groupvars,@(x,y) myFun(x,y)) は最初に各グループの myFun(x1,y1) を計算し、次に各グループの myFun(x2,y2) を計算します。

groupvars — グループ化変数またはベクトル

スカラー | ベクトル | 行列 | cell 配列 | 関数ハンドル | table vartype 添字

グループ化変数またはベクトル。スカラー、ベクトル、行列、cell 配列、関数ハンドル、または table vartype 添字として指定します。

入力データが table または timetable の場合、groupvars はグループの計算にどの列を使用するかを表し、次のいずれかにできます。

• 単一の table 変数名を指定する文字ベクトルまたはスカラー string

• 各要素が table 変数名である、文字ベクトルの cell 配列または string 配列

• table 変数インデックスのベクトル

• 各要素が table 変数に対応する logical ベクトル。true の場合は対応する変数を含めて、false の場合は対応する変数を除外します。

• 入力として table 変数をとり、logical スカラーを返す関数ハンドル

• table vartype 添字

配列入力の場合、groupvars は A と同じ行数をもつ列ベクトルか、行列内あるいは cell 配列内に配置した列ベクトルのグループのいずれかにすることができます。

例: 'Age'

例: {'Height','Weight'}

例: vartype('numeric')

method — 計算方法

'sum' | 'mean' | 'median' | 'mode' | 'var' | 'std' | 'min' | 'max' | 'range' | 'nummissing' | 'nnz' | 'all' | 関数ハンドル | cell 配列

計算方法。次のいずれかとして指定します。

• 'sum' — 和

• 'mean' — 平均値

• 'median' — 中央値

• 'mode' — 最頻値

• 'var' — 分散

• 'std' — 標準偏差

• 'min' — 最小値

• 'max' — 最大値

• 'range' — 最大値から最小値を引いた値

• 'nummissing' — 欠損要素の数

• 'nnz' — 非ゼロと非 NaN 要素の数

• 'all' — 前述のすべての計算

最初の次元の長さが 1 であるグループごとに 1 つのエンティティを返す関数ハンドルとして method を指定することもできます。

一度に複数の計算を指定するには、{'mean','median'} または {myFun1, myFun2} などのように cell 配列にオプションをリストします。

入力データが table T であり、複数の入力引数を受け入れる method の関数ハンドルを指定する場合、datavars を指定しなければなりません。datavars 引数は、cell 配列 (その要素が、メソッドへの各入力に使用する table 変数を示す) でなければなりません。グループ単位での関数の各呼び出しでは、入力引数は cell 配列の要素の対応する table 変数です。以下に例を示します。

• groupsummary(T,groupvars,@(x,y) myFun(x,y),{"x1", "y1"}) は各グループの myFun(T.x1,T.y1) を計算します。

• groupsummary(T,groupvars,@(x,y) myFun(x,y),{["x1" "x2"],["y1" "y2"]}) は最初に各グループの myfun(T.x1,T.y1) を計算し、次に各グループの myfun(T.x2,T.y2) を計算します。

入力データがベクトルまたは行列形式であり、複数の入力引数を受け入れる method の関数ハンドルを指定する場合、入力データ A はベクトルまたは行列の cell 配列でなければなりません。関数の各呼び出しでは、入力引数は cell 配列の各要素の対応する列です。以下に例を示します。

• groupsummary({x1, y1},groupvars,@(x,y) myFun(x,y)) は各グループの myFun(x1,y1) を計算します。

• groupsummary({[x1 x2], [y1 y2]},groupvars,@(x,y) myFun(x,y)) は最初に各グループの myFun(x1,y1) を計算し、次に各グループの myFun(x2,y2) を計算します。

datavars — データ変数

スカラー | ベクトル | cell 配列 | 関数ハンドル | table vartype 添字

table 入力または timetable 入力のデータ変数。スカラー、ベクトル、cell 配列、関数ハンドル、または vartype 添字として指定します。datavars はメソッドを適用する入力テーブルの変数を示し、次のオプションのいずれかにすることができます。

• 単一の table 変数名を指定する文字ベクトルまたはスカラー string

• 各要素が table 変数名である、文字ベクトルの cell 配列または string 配列

• table 変数インデックスのベクトル

• 各要素が table 変数に対応する logical ベクトル。true の場合は対応する変数を含めて、false の場合は対応する変数を除外します。

• 入力として table 変数をとり、logical スカラーを返す関数ハンドル

• table vartype 添字

入力データが table T であり、複数の入力引数を受け入れる method の関数ハンドルを指定する場合、datavars を指定しなければなりません。datavars 引数は、cell 配列 (その要素が、メソッドへの各入力に使用する table 変数を示す) でなければなりません。グループ単位での関数の各呼び出しでは、入力引数は cell 配列の要素の対応する table 変数です。以下に例を示します。

• groupsummary(T,groupvars,@(x,y) myFun(x,y),{"x1", "y1"}) は各グループの myFun(T.x1,T.y1) を計算します。

• groupsummary(T,groupvars,@(x,y) myFun(x,y),{["x1" "x2"],["y1" "y2"]}) は最初に各グループの myfun(T.x1,T.y1) を計算し、次に各グループの myfun(T.x2,T.y2) を計算します。

datavars が指定されない場合、groupsummary はそれぞれの非グループ化変数に計算を適用します。

例: 'Profit'

例: {'Income','Expenses'}

例: @isnumeric

例: vartype('numeric')

groupbins — ビン化スキーム

'none' (既定値) | ベクトル | スカラー | cell 配列

ビン化スキーム。次のいずれかのオプションとして指定します。

• ビン化しないことを示す 'none'

• 数値ベクトル、または datetime ベクトル (datetime グループ化変数またはベクトルの場合) として指定されるビン エッジのリスト

• 整数値スカラーとして指定されるビン数

• ビンの幅を示す duration 型または calendarDuration 型のスカラーとして指定される時間範囲 (datetime または duration グループ化変数またはベクトルの場合のみ)

• 次のいずれかの文字ベクトルとして指定される時間ビン (datetime または duration グループ化変数またはベクトルの場合のみ)

  値	説明	データ型
  'second'	各ビンは 1 秒です。	datetime と duration
  'minute'	各ビンは 1 分です。	datetime と duration
  'hour'	各ビンは 1 時間です。	datetime と duration
  'day'	各ビンは 1 カレンダー日です。この値には、夏時間のシフトが考慮されます。	datetime と duration
  'week'	各ビンは 1 カレンダー週です。	datetime のみ
  'month'	各ビンは 1 カレンダー月です。	datetime のみ
  'quarter'	各ビンは 1 カレンダー四半期です。	datetime のみ
  'year'	各ビンは 1 カレンダー年です。この値には、うるう日が考慮されます。	datetime と duration
  'decade'	各ビンは 10 年 (10 カレンダー年) です。	datetime のみ
  'century'	各ビンは 1 世紀 (100 カレンダー年) です。	datetime のみ
  'secondofminute'	ビンは 0 から 59 までの秒です。	datetime のみ
  'minuteofhour'	ビンは 0 から 59 までの分です。	datetime のみ
  'hourofday'	ビンは 0 から 23 までの時間です。	datetime のみ
  'dayofweek'	ビンは 1 から 7 までの曜日です。週の始まりは日曜日です。	datetime のみ
  'dayname'	ビンは 'Sunday' などの完全な曜日名です。	datetime のみ
  'dayofmonth'	ビンは 1 から 31 までの日です。	datetime のみ
  'dayofyear'	ビンは 1 から 366 までの日です。	datetime のみ
  'weekofmonth'	ビンは 1 から 6 までの週です。	datetime のみ
  'weekofyear'	ビンは 1 から 54 までの週です。	datetime のみ
  'monthname'	ビンは 'January' などの完全な月名です。	datetime のみ
  'monthofyear'	ビンは 1 から 12 までの月です。	datetime のみ
  'quarterofyear'	ビンは 1 から 4 までの四半期です。	datetime のみ

• 各グループ化変数またはベクトルのビン化ルールをリストする cell 配列

複数のグループ化変数を指定する場合、すべてのグループ化変数に適用される 1 つのビン化ルールを指定するか、グループ化変数ごとのビン化メソッドが格納された cell 配列 ({'none',[0 2 4 Inf]} など) を指定することができます。

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value の引数ペアをコンマ区切りで指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を任意の順序で指定できます。

例: G = groupsummary(T,groupvars,groupbins,'IncludedEdge','right')

'IncludedEdge' — 含めるビン エッジ

'left' (既定値) | 'right'

含めるビン エッジ。'left' または 'right' のいずれかとして指定し、ビン区間のどちらの端が含まれるかを示します。

この名前と値のペアは groupbins が指定されている場合にのみ指定できます。この値は、すべてのグループ化変数またはベクトルで、すべてのビン化スキームに適用されます。

'IncludeMissingGroups' — 欠損グループ インジケーター

true (既定値) | false

欠損グループ インジケーター。true または false として指定します。パラメーター値が true の場合、groupsummary には NaN などの欠損値で構成されたグループが表示されます。パラメーター値が false の場合、欠損グループは groupsummary に表示されません。

データ型: logical

'IncludeEmptyGroups' — 空のグループ インジケーター

false (既定値) | true

空のグループ インジケーター。true または false として指定します。パラメーター値が false の場合、要素がゼロのグループは groupsummary に表示されません。パラメーター値が true の場合、groupsummary には空のグループが表示されます。

データ型: logical

出力引数

G — 出力テーブル

テーブル

出力 table。グループ別に指定された計算が含まれる table として返されます。

B — 出力配列

ベクトル | 行列

出力配列。グループの計算が含まれるベクトルまたは行列として返されます。複数の方法を指定した場合、groupsummary はリストされた順序で計算を横方向に連結します。

BG — グループ

列ベクトル | 列ベクトルの cell 配列

配列の入力データのグループ。グループ化ベクトルに対応する、列ベクトルまたは列ベクトルの cell 配列として返されます。

複数のグループ化ベクトルが使用されている場合、BG は長さが等しい列ベクトルを含む cell 配列となります。グループ情報を確認するには、BG のすべてのベクトルの要素を行単位で参照します。各グループは、出力配列 B の対応する行にマッピングされます。

BC — グループ カウント

列ベクトル

配列の入力データのグループ カウント。各グループの要素数が含まれる列ベクトルとして返されます。BC の長さは、BG で返されるグループ列ベクトルの長さと同じです。

ヒント

• groupsummary を何度も呼び出す場合、可能であればパフォーマンス向上のためグループ変数を categorical 型または logical 型に変換することを検討してください。たとえば、char 型のグループ化変数 (要素が 'Male' と 'Female' である Gender など) がある場合、categorical(Gender) コマンドを使用してこれを categorical 値に変換することができます。

拡張機能

tall 配列

メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

使用上の注意事項および制限事項:

• A と groupvars が両方とも tall 行列の場合、その行数は同じでなければなりません。

• 最初の入力が tall 行列の場合、groupvars を tall グループ化ベクトルを含む cell 配列にすることができます。

• 引数 groupvars と引数 datavars は関数ハンドルをサポートしていません。

• 名前と値のペア 'IncludeEmptyGroups' はサポートされていません。

• 'median' メソッドと 'mode' メソッドはサポートされていません。

• tall datetime 配列の場合、'std' メソッドはサポートされていません。

• 引数 method が関数ハンドルの場合は、tall 配列を扱う splitapply の有効な入力でなければなりません。関数ハンドルが複数の入力を受け入れる場合、groupsummary への最初の入力は tall table でなければなりません。

• グループの順序は、インメモリ groupsummary の計算と比べ異なっている場合があります。

• 離散化された datetime 配列によってグループ化する場合、カテゴリのグループ名はインメモリ groupsummary 計算と比べ異なっています。

詳細については、tall 配列を参照してください。

参考

convertvars | discretize | findgroups | groupcounts | groupfilter | grouptransform | rowfun | splitapply | varfun | vartype

R2018a で導入

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