如何充分利用readtable

一、CSV文件的读取

readtable是MATLAB中强大的数据导入函数之一。它可以读取各种文件形式（如CSV，TXT等等）的表格数据。对于CSV文件而言，readtable可以做到很好的读取，特别是一些具有复杂表头的CSV文件。

% 读取具有表头的CSV文件
filename = 'example.csv';
opts = detectImportOptions(filename);
data = readtable(filename, opts);

在这个例子中，MATLAB会自动检测CSV文件中的数据类型，并将它们读入一个名为data的table类型变量中。特别的，opts的选项可以实现对表头的读取。当选项detectImportOptions检测到表头时，就会将其解析为MATLAB的变量名。

二、csvread与readtable的比较

csvread是MATLAB中读取CSV文件的另一种方法。在读取csv文件时，通常会先想到csvread函数。但是，在面对复杂表头、缺失值等问题时，csvread的局限性便会显露。这时，使用readtable便能够产生很好的效果。

% csvread示例代码
A = csvread('example.csv', 1, 0);

csvread函数读取CSV文件时，默认所有数据类型为double。因此，读取到的CSV文件被强制转换为数值类型。相比之下，当使用readtable函数时，MATLAB可以在运行时加载数据，从而将不同的数据类型转换为单独的列。此外，readtable函数还可以处理较大的数据集（即1e5行或更多）。

三、导入结构体数组

另外，readtable不仅可以读取表格数据，还可以将其中非表格数据转换为结构体数组。这个特性对于将各种输出格式整合为一种实用的输出格式时非常有用。例如，下面代码示例将导入一个包含身高、体重和BMI的数据集，该数据集以结构体数组的形式存在。

% 导入结构体数组
filename = 'example_data.csv';
opts = detectImportOptions(filename, 'FileType', 'text');
opts.DataLines = [2, Inf];
opts.VariableTypes = {'string', 'double', 'double'};
opts.VariableNames = {'Name', 'Height', 'Weight'};
data = readtable(filename, opts);
people = struct('Name', cellstr(data.Name), 'Height', data.Height, 'Weight', data.Weight);
for i = 1:length(people)
    people(i).BMI = people(i).Weight / ((people(i).Height/100)^2);
end

四、处理缺失值

在实际数据处理中，缺失值是经常出现的问题。readtable可以很好地处理这种情况。默认情况下，readtable会自动将缺失值标记为NaN。

% 处理缺失值的示例代码
filename = 'example.csv';
opts = detectImportOptions(filename);
opts = setvartype(opts, {'col_1', 'col_2'}, 'double');
opts.MissingRule = 'fill';
opts = setvaropts(opts, 'col_3', 'FillValue', 0);
data = readtable(filename, opts);

在这个例子中，我们将col_1和col_2的数据类型设置为double，将缺失值的处理规则设置为填充（MissingRule = 'fill'）。另外，我们将col_3的填充值设置为0。这些选项都控制了readtable如何处理缺失值。

五、读取大型文件

在处理大型文件时，readtable的性能也很高。同时，readtable也支持自动化并行处理（Parallel Computing Toolbox）。这意味着readtable可以将CSV文件自动分割成更小的数据块，然后并行处理这些数据块。

% 读取大型文件的示例代码
filename = 'large_file.csv';
opts = delimitedTextImportOptions('DataLines',[2, Inf]);
opts = setvaropts(opts, 'Column1', 'TrimNonNumeric', true);
opts = setvaropts(opts, 'Column2', 'TrimNonNumeric', true);
opts.SelectedVariableNames = {'Column1', 'Column2'};
% 使用并行 computing toolbox
tStart = tic;
data = readtable(filename, opts, 'UseParallel', true);
toc(tStart)

在这个例子中，我们使用选项delimitedTextImportOptions限制仅导入数据。然后，我们针对Column1和Column2设置了选项TrimNonNumeric用于修整非数值类型的数据，避免后期错误。最后，我们通过设置UseParallel来使用并行计算。

六、readtable的局限性

在处理结构化数据时，readtable非常适合。而对于非规则结构的数据（如文本数据或像素数据），则要使用MATLAB中其他函数（如fread函数）来处理。

此外，当CSV文件中存在较长的注释字符串时，readtable的解析速度也会变得非常慢。在这种情况下，需要手动处理字符串，使用正则表达式来解析注释字符串。