27、时间表格操作全解析:选择、清理与标签运用

时间表格操作全解析:选择、清理与标签运用

在数据处理和分析中,时间表格(Timetable)是一种非常有用的数据结构,它将时间戳与每一行数据关联起来,方便我们对时间相关的数据进行操作。下面将详细介绍如何在时间表格中选择特定时间范围的数据、清理不规则的时间表格以及如何使用行标签进行操作。

1. 选择时间表格中的时间范围

时间表格允许我们通过多种方式选择基于时间的数据子集,以下是几种常见的方法:
- 使用 timerange withtol 函数查找特定范围内的时间
- 使用日期时间数组的组件匹配重复的时间单位,如天或月
- **使用 retime 函数对数据进行重采样或分组

1.1 读取示例数据

首先,我们读取一个示例文件 outages.csv ,该文件包含了2002 - 2014年美国电力中断的数据。

TT = readtimetable('outages.csv');
head(TT,5)

输出结果如下:
| OutageTime | Region | Loss | Customers | RestorationTime | Cause |
|----------------------|--------------|-------|-----------|----------------

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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