データフレーム型を条​件抽出して，時系列デ​ータの作り方

下のデータフレーム型のデータにおいて，8以下の要素だけ抽出したいのですが，コードの打ち方がわかりません．

教えていただければ幸いです．

Answer 1

[COVAO]

MATLABの場合、find関数で条件を満たす配列要素を抽出できます。

% 6列、10行のTable型データ作成、1から20までの乱数
dataTable = array2table(rand(10, 6)*20)

dataTable = 10×6 table
     Var1       Var2      Var3      Var4      Var5      Var6 
    _______    ______    ______    ______    ______    ______

     12.785    10.717    3.8291    4.4161    9.0192    16.807
     7.8195    2.6859    5.9818    19.069    5.5469    4.8465
     8.9907    1.8048     17.86    4.9735    5.1512    19.285
     19.411    7.2609    14.199    2.9214    17.712    11.963
     16.234    4.0493    6.9206    1.5388     18.19    3.4023
     5.0571    10.424    2.7951    16.252    1.5601    3.0967
     6.8913    19.987    5.6987    3.3618     2.078     14.58
    0.51925    15.936    9.1296    7.4153    7.3528    3.3655
     2.6528    2.0773    15.898     13.82    4.7566    19.249
     6.6651    8.2614    6.0611    3.1514    2.0635    6.5425

% 8以下のデータがある要素を抽出
dataArray = table2array(dataTable);
p = find( dataArray <= 8);
newData = dataArray(p)'

newData = 1×36

7.8195 5.0571 6.8913 0.5192 2.6528 6.6651 2.6859 1.8048 7.2609 4.0493 2.0773 3.8291 5.9818 6.9206 2.7951 5.6987 6.0611 4.4161 4.9735 2.9214 1.5388 3.3618 7.4153 3.1514 5.5469 5.1512 1.5601 2.0780 7.3528 4.7566

% 抽出した要素以外をNaNに置き換え
newVar = NaN(size(dataArray));
newVar(p) = dataArray(p);
newTable = array2table(newVar)

newTable = 10×6 table
    newVar1    newVar2    newVar3    newVar4    newVar5    newVar6
    _______    _______    _______    _______    _______    _______

        NaN       NaN     3.8291     4.4161        NaN        NaN 
     7.8195    2.6859     5.9818        NaN     5.5469     4.8465 
        NaN    1.8048        NaN     4.9735     5.1512        NaN 
        NaN    7.2609        NaN     2.9214        NaN        NaN 
        NaN    4.0493     6.9206     1.5388        NaN     3.4023 
     5.0571       NaN     2.7951        NaN     1.5601     3.0967 
     6.8913       NaN     5.6987     3.3618      2.078        NaN 
    0.51925       NaN        NaN     7.4153     7.3528     3.3655 
     2.6528    2.0773        NaN        NaN     4.7566        NaN 
     6.6651       NaN     6.0611     3.1514     2.0635     6.5425