dirでリスト化した​ファイルのデータを1​つのファイルにまとめ​たい。

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丈太郎 森川
丈太郎 森川 le 24 Août 2021
list = dir('*.xlsm')%xlsmデータ全てリスト化
for n = 1:length(list)
data{n} = rmmissing(readtable(list(n).name,"sheet",3))%リストのデータ全て読み込み、欠損値行削除
%読み込んだデータ1~n個を1つのファイルに統一したい。
Sum = [data{1};data{2}・・・;data{n}]←どのようなコードを打てばよいかわかりません。
end
上記のSumの完成イメージは、n個の行列データを全て1~n個順番に行が追加される形です。
ファイルの列数は全て同じです。
Sumのコードはどのようなコードになるか教えていただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。
  2 commentaires
Tomohiko
Tomohiko le 25 Août 2021
セル配列に保存された複数の table を連結する場合には、catが使えます。
このとき各tableの要素には、{}でアクセスします。
Sum = cat(1,data{:}); % data のすべての要素を結合
Sum = cat(1,data{1:n}); % data の1番目からn番目までを結合
cat の1番目の入力引数は、結合方向で、1は縦方向の意味です。
なお、連結できるのは、tableの列名が同じであることが前提です。
丈太郎 森川
丈太郎 森川 le 25 Août 2021
Modifié(e) : 丈太郎 森川 le 25 Août 2021
Sum = cat(1,data{1:n}); % data の1番目からn番目までを結合
↑のコードでできました。
ありがとうございました。

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丈太郎 森川
丈太郎 森川 le 26 Août 2021
Tomohiko 2021 年 8 月 25 日 0:40
セル配列に保存された複数の table を連結する場合には、catが使えます。
このとき各tableの要素には、{}でアクセスします。
Sum = cat(1,data{:}); % data のすべての要素を結合
Sum = cat(1,data{1:n}); % data の1番目からn番目までを結合
cat の1番目の入力引数は、結合方向で、1は縦方向の意味です。
なお、連結できるのは、tableの列名が同じであることが前提です。

Plus de réponses (1)

Hernia Baby
Hernia Baby le 24 Août 2021
認識が誤っていたら教えてください
おそらくcell型をdouble型に変えたいのかなと思っています
for i = 1:10
data{i} = rand(5,1)';
end
data'
ans = 10×1 cell array
{[0.7020 0.2496 0.4885 0.6533 0.2591]} {[0.9453 0.8824 0.9361 0.6024 0.2983]} {[0.0694 0.3783 0.4091 0.1078 0.2183]} {[0.7530 0.9987 0.1000 0.3895 0.3633]} {[0.3407 0.2943 0.9984 0.5362 0.8615]} {[0.6348 0.2916 0.1080 0.3106 0.3706]} {[0.9303 0.6093 0.6922 0.7308 0.4329]} {[0.4152 0.2810 0.9822 0.0390 0.1216]} {[0.2842 0.8025 0.8216 0.6854 0.9765]} {[0.3702 0.7479 0.4197 0.0026 0.3375]}
これをdouble型に変換します
Sum = cell2mat(data')
Sum = 10×5
0.7020 0.2496 0.4885 0.6533 0.2591 0.9453 0.8824 0.9361 0.6024 0.2983 0.0694 0.3783 0.4091 0.1078 0.2183 0.7530 0.9987 0.1000 0.3895 0.3633 0.3407 0.2943 0.9984 0.5362 0.8615 0.6348 0.2916 0.1080 0.3106 0.3706 0.9303 0.6093 0.6922 0.7308 0.4329 0.4152 0.2810 0.9822 0.0390 0.1216 0.2842 0.8025 0.8216 0.6854 0.9765 0.3702 0.7479 0.4197 0.0026 0.3375

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