ToTabular

ToTabular[data]

将 data 转换为 Tabular 对象.

ToTabular[data,form]

从具有 form 指定的结构的数据进行转换.

ToTabular[data,form,assoc]

用关联 assoc 中的指令给出转换的详细信息.

更多信息和选项

  • ToTabular 通常用于控制如何将数据对象转换为 Tabular 对象.
  • data 参数可包括：
  • matrix数据组成的局限矩阵 »
    array数据数组，前两层为矩形 »
    {assoc1,assoc2,...}关联列表 »
    Dataset[…]Dataset，任意深度的近矩形数据 »
    TimeSeries[…]具有单变量或多变量值的 TimeSeries 数据
    TemporalData[…]包含任意数量路径的 TemporalData 数据
    SpatialPointData[…]SpatialPointData 数据 »
  • "form" 参数中的结构指定可包括：
  • "Rows"按行排列的二维数据
    "Columns"按列排列的二维数据
    "Dataset"多维数据
    "TimeSeries"TimeSeries 对象
    "TemporalData"TemporalData 对象
    "SpatialPointData"SpatialPointData 对象
  • 可以通过关联 assoc 的其他元素对数组进行转换：
  • "ColumnKeys"Automatic列的名称 »
    "ColumnLevels"Automatic要展平成列的层
    "RowLevels"Automatic要展平成行的层
    "HeaderRows"0用作列键 (column key) 的行的数量 »
  • 对于数组 data，指定 {"RowLevels"rlevs,"ColumnLevels"clevs} 实际上等同于 Flatten[data,{rlevs,clevs}].
  • 可以通过关联 assoc 的其他元素对 Dataset 进行转换：
  • "ColumnKeys"Automatic列的名称 »
    "ColumnLevels"Automatic要展平成列的层
    "RowLevels"Automatic要展平成行的层
    "LevelNames"Automatic与层对应的关键列的名称
  • 可以通过关联 assoc 的其他元素对 TimeSeries 和 TemporalData 进行转换：
  • "ComponentsToColumns"Automatic是否将多变量值拆分为列
  • 此外，指定 assoc 可以包括任意 "form" 的值：
  • "CacheOriginalExpression"True是否缓存输入的副本 »

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (4)

根据行列表构建一个 Tabular 对象：

根据列数据组成的列表构建 Tabular 对象：

根据矩阵构建 Tabular 对象，同时指定列的名称：

根据有共同键的关联列表构建 Tabular 对象：

范围  (18)

数组数据  (6)

根据数据矩阵构建 Tabular 对象：

将深度为 3 的数组转换为 Tabular 对象：

使用默认结构的情况下，数组被视为具有列表元素的二维数组：

指定 "Dataset" 形式将数据视为 3D，会将前两个维度展平为行：

用 "ColumnLevels" 指令指定哪些层被展平为行或列：

可用 Flatten 完成同样的任务：

数组的前两层必须是矩形：

不能接受第二层上参差不齐的数据：

默认情况下，输入的所有行都被解释为数据行：

将第一行解释为标题：

"ColumnKeys" 参数优先于从 "HeaderRows" 推断出的键：

导入带有列标签的 CSV 数据并用它来构建 Tabular 对象的列键 (column key)：

检查数据是否是矩形：

使用 "HeaderRows" 指定：

关联列表  (2)

根据有共同键的关联列表构建 Tabular 对象：

为未出现在所有行中的键分配 Missing["NotAvailable"] 值：

数据集  (3)

将 Dataset 对象转换为 Tabular 对象：

直接使用 Tabular：

通过 ToTabular 可以更好地控制列的名称：

将 Dataset 对象转换为 Tabular 对象：

指定 "RowLevels" 说明用哪一层作为行：

可用 "ColumnLevels" 获得相同的结果：

使用多个层上的数据：

以 G7 国家男性和女性人口的信息数据集为例：

默认情况下，前两层将被转换为生成的 Tabular 对象的关键列：

指定这些层转换成的列的名称：

只将 Dataset 的第一层转换为关键列，将其他两层转换为扩展键：

时间序列与时态数据 (4)

将从昨天开始的单变量时间序列转换为 Tabular：

将多元时间序列转换为 Tabular：

不要将值的组成部分拆分为单独的列：

将单变量多路径 TemporalData 转换为 Tabular：

每条路径的时间戳都不同，对所有路径的时间戳的并集重新进行采样，并用插值统一时间戳：

将多路径和多分量的 TemporalData 转换为Tabular：

空间数据  (3)

将简单的 SpatialPointData 转换为 Tabular：

将该区域存储在元数据中：

将带有注释的 SpatialPointData 转换为 Tabular：

将带有注释的多点构型的数据转换为 Tabular：

选项  (2)

MissingValuePattern  (2)

默认情况下，Tabular 只将显式的 Missing[…] 表达式解释为缺失值：

为应该解释为缺失值的元素指定一个模式：

其他形式：

指定多个 MissingValuePattern 值：

指定应解释为缺失值的元素的模式：

其他形式：

应用  (2)

用 ToTabular 将以列形式给出的数据转换为 Tabular 对象：

指定列键：

用 ToTabular 将 TimeSeries 转换为 Tabular 对象，以可读形式呈现时间-数值数据对：

属性和关系  (2)

对于简单的 data 输入，ToTabular[data] 等价于 Tabular[data]：

默认情况下，创建 Tabular 对象时会缓存原始表达式：

因此可以使用 Normal 恢复原始输入：

通过 "CacheOriginalExpression"False 避免缓存原始数据：

Normal 将重建输入的标准形式：

避免缓存通常会产生较小的对象：

可能存在的问题  (2)

不能接受第二层上参差不齐的数据：

数组的前两层必须是矩形：

当未指定 "LevelNames" 时，Dataset 的行标签将成为列的 "DatasetKey" 键：

用 "LevelNames" 指定列键：

Wolfram Research (2025)，ToTabular，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ToTabular.html.

文本

Wolfram Research (2025)，ToTabular，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ToTabular.html.

CMS

Wolfram 语言. 2025. "ToTabular." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ToTabular.html.

APA

Wolfram 语言. (2025). ToTabular. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ToTabular.html 年

BibTeX

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