fixedWidthImportOptions
等宽文本文件的导入选项对象
说明
FixedWidthImportOptions 对象允许您指定 MATLAB® 如何从文本文件中导入等宽的表格数据。此对象包含的属性可以控制数据导入过程，包括如何处理错误和缺失的数据。
创建对象
您可以使用 fixedWidthImportOptions 函数（下文介绍）或 detectImportOptions 函数创建 FixedWidthImportOptions 对象：
使用
fixedWidthImportOptions根据导入要求定义导入属性。使用
detectImportOptions根据filename中指定的等宽文本文件的内容检测并填充导入属性。opts = detectImportOptions(filename)
语法
描述
输入参量
属性
对象函数
getvaropts | 获取变量导入选项 |
setvaropts | 设置变量导入选项 |
setvartype | 设置变量数据类型 |
preview | 使用导入选项预览文件中的八行数据 |
示例
检查等宽的格式化文本文件、初始化导入选项对象，然后使用该对象导入文本文件中的表。
加载并预览等宽文本文件
加载文件 fixed_width_patients_subset_perfect.txt 并在文本编辑器中预览其内容。屏幕截图显示该文件包含等宽的格式化数据。
filename = 'fixed_width_patients_subset_perfect.txt';
检查并提取等宽文件的属性
等宽文本文件包含按开始位置、变量数目、变量名称和变量宽度组织的表格数据。可以捕获这些属性以及变量需要的数据类型。
DataStartLine = 2;
NumVariables = 7;
VariableNames = {'LastName','Gender','Age','Location','Height',...
'Weight','Smoker'};
VariableWidths = [ 10, 7, 4, 26, 7, ...
7, 7 ] ;
DataType = {'char','categorical','double','char','double',...
'double','logical'};
初始化并配置 FixedWidthImportOptions 对象
初始化一个 FixedWidthImportOptions 对象并配置其属性，以便与 fixed_width_patients_subset_perfect.txt 中的数据的属性相匹配。
opts = fixedWidthImportOptions('NumVariables',NumVariables,... 'DataLines',DataStartLine,... 'VariableNames',VariableNames,... 'VariableWidths',VariableWidths,... 'VariableTypes',DataType);
导入表
使用 readtable 函数和 FixedWidthImportOptions 对象导入表。
T = readtable(filename,opts)
T=10×7 table
LastName Gender Age Location Height Weight Smoker
____________ ______ ___ _____________________________ ______ ______ ______
{'Smith' } Male 38 {'County General Hospital' } 71 176 true
{'Johnson' } Male 43 {'VA Hospital' } 69 163 false
{'Williams'} Female 38 {'St. Mary's Medical Center'} 64 131 false
{'Brown' } Female 49 {'County General Hospital' } 64 119 false
{'Miller' } Female 33 {'VA Hospital' } 64 142 true
{'Wilson' } Male 40 {'VA Hospital' } 68 180 false
{'Taylor' } Female 31 {'County General Hospital' } 66 132 false
{'Thomas' } Female 42 {'St. Mary's Medical Center'} 66 137 false
{'Jackson' } Male 25 {'VA Hospital' } 71 174 false
{'Clark' } Female 48 {'VA Hospital' } 65 133 false
定义一个导入选项对象，以便从等宽格式化文本文件中导入杂乱的数据。配置该对象以处理杂乱的数据，并使用它来导入表。
加载并预览等宽文本文件
加载文件 fixed_width_patients_subset_messy.txt 并在文本编辑器中预览其内容。屏幕截图如下所示。屏幕截图显示该文件包含：
空行 - 第 7 行、第 12 行和第 13 行
附加列 - 第 8 列
缺失数据 - 第 1 行、第 4 行、第 9 行和第 11 行
不完整字段 - 最后 3 行
filename = 'fixed_width_patients_subset_messy.txt';
检查并捕获等宽文件的属性
等宽文本文件包含按开始位置、变量数目、变量名称和变量宽度组织的表格数据。可以捕获这些属性以及要为变量使用的数据类型。
DataStartLine = 2;
NumVariables = 7;
VariableNames = {'LastName','Gender','Age','Location','Height',...
'Weight','Smoker'};
VariableWidths = [ 10, 7, 4, 26, 7, ...
7, 7 ] ;
DataType = {'char','categorical','double','char','double',...
'double','logical'};初始化 FixedWidthImportOptions 对象并设置变量属性
初始化一个 FixedWidthImportOptions 对象并配置其属性，以便与数据的属性相匹配。
opts = fixedWidthImportOptions('NumVariables',NumVariables,... 'DataLines',DataStartLine,... 'VariableNames',VariableNames,... 'VariableWidths',VariableWidths,... 'VariableTypes',DataType);
设置 EmptyLinesRule、 Missing Rule 和 ExtraColumnsRule
通过将 EmptyLineRule 设置为 'read'，读取数据中的空行。接下来，通过将 MissingRule 设置为 'fill'，用预定义的值填充缺失实例。最后，要在导入过程中忽略多余列，请将 ExtraColumnsRule 设置为 'ignore'。有关这些属性及其值的详细信息，请参阅有关 FixedWidthImportOptions 的文档。
opts.EmptyLineRule = 'read'; opts.MissingRule = 'fill'; opts.ExtraColumnsRule ='ignore';
设置 PartialFieldRule
如果导入函数在遍历完整个变量宽度之前遇到行结束字符，就会出现不完整字段。例如，在此预览中，fixed_width_patients_subset_messy.txt 文件的最后三行就属于这种情况。这里，在最后一列的最后一行中，在该字段的头两个位置之后、在到达完整的变量宽度（三个位置）之前，出现了行结束字符。
出现这种不完整字段有时可能意味着出现错误。因此，可以使用 PartialFieldRule 决定如何处理这些数据。要保留不完整字段数据并将其转换为正确的数据类型，请将 PartialFieldRule 设置为 'keep'。有关 PartialFieldRule 的详细信息，请参阅有关 FixedWidthImportOptions 的文档。
opts.PartialFieldRule = 'keep';导入表
使用 readtable 函数和 FixedWidthImportOptions 对象导入表并预览数据。
T = readtable(filename,opts)
T=15×7 table
LastName Gender Age Location Height Weight Smoker
____________ ___________ ___ _____________________________ ______ ______ ______
{'Smith' } Male 38 {'County General Hospital' } 71 176 true
{'Johnson' } Male 43 {'VA Hospital' } 69 163 false
{'Williams'} Female 38 {'St. Mary's Medical Center'} NaN NaN false
{'Jones' } Female 40 {'VA Hospital' } 67 133 false
{'Brown' } Female 49 {'County General Hospital' } 64 119 false
{0×0 char } <undefined> NaN {0×0 char } NaN NaN false
{'Wilson' } Male 40 {'VA Hospital' } 68 180 false
{'Moore' } Male 28 {'St. Mary's Medical Center'} NaN 183 false
{'Taylor' } Female 31 {'County General Hospital' } 66 132 false
{'Anderson'} Female 45 {'County General Hospital' } 68 NaN false
{0×0 char } <undefined> NaN {0×0 char } NaN NaN false
{0×0 char } <undefined> NaN {0×0 char } NaN NaN false
{'White' } Male 39 {'VA Hospital' } 72 2 false
{'Harris' } Female 36 {'St. Mary's Medical Center'} 65 12 false
{'Martin' } Male 48 {'VA Hospital' } 71 181 true
