データの行列からTabularオブジェクトを構築する：

深さ3の配列をTabularオブジェクトに変換する：

デフォルト構造の場合，配列はリスト要素を持ち2Dであるとみなされる：

"Dataset"形式を指定するとデータが3Dであるとみなされる．このデータの最初の2つの次元は平坦化されて行になる：

"FlattenLevels"指示子を使ってどのレベルを行または列に平坦化するかを指定する：

Flattenで得られた同等の形状：

配列の最初の2レベルは矩形でなければならない：

第2レベルが不揃いである．これは許容されない：

デフォルトで，入力の行すべてがデータ行と解釈される：

第1行をヘッダと解釈する：

"ColumnKeys"パラメータは"HeaderRows"から推測されるキーよりも優先される：

列のラベルが付いたCSVデータをインポートし，これを使ってTabularオブジェクトの列のキーを構築する：

データが矩形かどうかをチェックする：

"HeaderRows"指定を使う：

共通するキーの連想のリストからTabularオブジェクトを構築する：

すべての行にあるわけではないキーにはMissing["NotAvailable"]値が割り当てられる：

DatasetオブジェクトをTabularオブジェクトに変換する：

Tabularを直接使う：

ToTabularを使うと列名の制御が容易になる：

DatasetオブジェクトをTabularオブジェクトに変換する：

行として使うレベルに"RowLevels"を指定する：

"ColumnLevels"を使っても同じ結果が得られる：

複数のレベルを使う：

G7諸国の男女の人口についての情報のデータ集合を取り出す：

デフォルトで，最初の2レベルは結果のTabularオブジェクトのキー列に変換される：

これらのレベルの列の名前を指定する：

最初のDatasetレベルだけをキー列に変換し，他の2レベルは拡張キーのままにする：

一変量の時系列を昨日から始めてTabularに変換する：

多変量の時系列をTabularに変換する：

値の成分を別々の列に分割しない：

単変量複数経路のTemporalDataをTabularに変換する：

タイムスタンプは各パスで異なる．値補間を使用してすべてのパスからのタイムスタンプの和集合をリサンプリングすると，タイムスタンプが統一できる：

複数経路複数成分のTemporalDataをTabularに変換する：

単一のSpatialPointDataをTabularに変換する：

領域はメタデータに格納される：

注釈付きのSpatialPointDataをTabularに変換する：

注釈付きの複数の点の構成をTabularに変換する：

デフォルトで，Tabularは明示的なMissing[…]式だけを欠落値と解釈する：

追加的に欠落値として解釈されるべき項目のパターンを指定する：

以下の形式も使うことができる：

複数のMissingValuePattern値を指定する：

欠落値として解釈されるべき項目のパターンを指定する：

以下の形式も使うことができる：