retime

타임테이블의 데이터 리샘플링 또는 집계 및 중복되거나 불규칙적인 시간값 문제 해결

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구문

TT2 = retime(TT1,newTimeStep,method)

TT2 = retime(TT1,'regular',method,'TimeStep',dt)

TT2 = retime(TT1,'regular',method,'SampleRate',Fs)

TT2 = retime(TT1,newTimes,method)

TT2 = retime(TT1,newTimeStep)

TT2 = retime(TT1,'regular','TimeStep',dt)

TT2 = retime(TT1,'regular','SampleRate',Fs)

TT2 = retime(TT1,newTimes)

TT2 = retime(___,Name,Value)

설명

TT2 = retime(TT1,newTimeStep,method)는 TT1의 변수와 시간 스텝 newTimeStep만큼의 규칙적인 간격이 지정된 행 시간값을 포함하는 타임테이블을 반환합니다. retime 함수는 method로 지정된 함수를 사용하여 TT1 변수에 있는 데이터를 리샘플링하거나 집계합니다. 다음과 같은 목적으로 retime을 사용할 수 있습니다.

서로 다른 여러 시간에서 TT1의 데이터 값을 보간합니다.
데이터를 시간 구간별로 집계합니다(예: 월별 데이터에서 계산한 분기별 평균이 담긴 타임테이블 생성).
중복된 행 시간값이 있는 TT1에서 행을 제거합니다.
newTimeStep이 규칙적인 행 시간값을 지정한다는 점을 이용해 불규칙적인 타임테이블을 규칙적인 타임테이블로 만듭니다.

newTimeStep 입력 인수는 미리 정의된 시간 스텝을 지정하는 문자형 벡터 또는 문자열입니다. 예를 들어, newTimeStep이 'daily'이고 method가 'mean'인 경우 TT2는 TT1 데이터의 일일 평균을 포함합니다.

TT2의 첫 번째 행 시간값은 TT1의 가장 이른 행 시간값 이전의 시간 스텝에 있습니다. TT2의 행 시간값은 TT1의 행 시간값 범위를 포괄합니다. 그러나 TT2에는 TT1의 실제 행 시간값이 전혀 포함되지 않을 수 있습니다. TT1에는 TT2의 규칙적인 행 시간값에 해당되는 행 시간값이 하나도 없을 수 있기 때문입니다.

각각의 변수에 대해 서로 다른 방법을 사용하여 TT2를 보간하거나 값을 채우려면 TT1의 VariableContinuity 속성을 지정하십시오. 자세한 내용은 여러 가지 방법으로 타임테이블 변수에 대한 시간 값을 재지정하고 동기화하기 항목을 참조하십시오.

여러 타임테이블의 데이터를 리샘플링하거나 집계하려면 synchronize를 참조하십시오.

예제

TT2 = retime(TT1,'regular',method,'TimeStep',dt)는 시간 스텝 dt를 사용하여 규칙적인 간격의 행 시간값을 계산합니다. dt 입력 인수는 임의 크기의 시간 스텝을 지정하며 기간을 나타내는 스칼라 또는 달력상의 기간을 나타내는 스칼라입니다. TT2의 행 시간값은 TT1의 행 시간값 범위를 포괄합니다.

시간 스텝이 문자형 벡터나 string형으로 지정할 수 있는 미리 정의된 시간 스텝이 아닌 경우 이 구문을 사용하십시오.

예제

TT2 = retime(TT1,'regular',method,'SampleRate',Fs)는 샘플 레이트 Fs를 사용하여 규칙적인 간격의 행 시간값을 계산합니다. Fs 입력 인수는 초당 샘플 수(Hz)를 지정하는 숫자형 스칼라입니다.

예제

TT2 = retime(TT1,newTimes,method)는 method로 지정된 방법을 사용하여 타임테이블 변수 데이터를 시간 벡터 newTimes에 맞춰 조정합니다. newTimes 시간 벡터는 불규칙적일 수 있지만, 정렬된 datetime형 또는 duration형 벡터여야 하며 고유한 값을 포함해야 합니다. newTimes의 시간값은 TT2의 행 시간값이 됩니다.

예제

TT2 = retime(TT1,newTimeStep)은 'fillwithmissing' 방법을 사용하여 타임테이블 데이터를 조정합니다. TT2는 TT2에 TT1의 행 시간값과 일치하지 않는 행 시간값이 있는 경우 항상 누락된 데이터 표시자를 갖습니다.

TT1에 중복된 행 시간값을 갖는 행이 있고 TT2에 이 중복된 행 시간값과 일치하는 행 시간값이 있는 경우, TT2는 일치하는 중복된 행 시간값을 갖는 TT1의 각 행 그룹의 첫 번째 행을 포함합니다.

예제

TT2 = retime(TT1,'regular','TimeStep',dt)는 시간 스텝 dt를 사용하여 규칙적으로 간격이 지정된 행 시간값을 계산하고 필요한 경우 누락된 데이터 표시자를 삽입합니다.

TT2 = retime(TT1,'regular','SampleRate',Fs)는 샘플 레이트 Fs를 사용하여 규칙적으로 간격이 지정된 행 시간값을 계산하고 필요한 경우 누락된 데이터 표시자를 삽입합니다.

TT2 = retime(TT1,newTimes)는 newTimes가 TT1의 행 시간값과 일치하지 않는 경우 누락된 데이터 표시자를 포함하는 타임테이블을 반환합니다.

TT2 = retime(___,Name,Value)는 하나 이상의 Name,Value 쌍 인수로 지정된 추가 옵션을 사용하여 타임테이블 데이터를 조정합니다. 이 구문은 위에 열거된 구문 중 하나의 입력 인수와 함께 사용할 수 있습니다.

예제

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불규칙적인 타임테이블 데이터를 한 시간 간격으로 보간하기

라이브 스크립트 열기

대략 1시간 간격이지만 약간 불규칙적인 타임테이블 데이터를 생성합니다. 출력 타임테이블이 규칙적으로 한 시간 간격의 행 시간값을 갖도록 데이터를 보간합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:02:12';'2015-12-18 08:00:47';...
                 '2015-12-18 09:01:37';'2015-12-18 10:03:10';...
                 '2015-12-18 10:59:34'});
Temp = [37.3;41.9;45.7;42.3;39.8];
Pressure = [30.1;29.9;30.03;29.9;29.8];
TT = timetable(Time,Temp,Pressure)

TT=5×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 07:02:12    37.3      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:47    41.9      29.9  
    18-Dec-2015 09:01:37    45.7     30.03  
    18-Dec-2015 10:03:10    42.3      29.9  
    18-Dec-2015 10:59:34    39.8      29.8

3차 스플라인 보간을 사용하여 리샘플링하려면 'spline'을 지정하십시오.

TT2 = retime(TT,'hourly','spline')

TT2=5×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    18-Dec-2015 07:00:00    37.228     30.124 
    18-Dec-2015 08:00:00    41.824     29.899 
    18-Dec-2015 09:00:00    45.694     30.029 
    18-Dec-2015 10:00:00    42.552      29.91 
    18-Dec-2015 11:00:00    39.808       29.8

타임테이블 데이터를 집계하고 평균값 계산하기

라이브 스크립트 열기

15분마다 측정한 체온과 맥박 측정값을 갖는 타임테이블을 생성합니다.

Time = [minutes(0):minutes(15):minutes(105)]';
Temp = [98;97.5;97.9;98.1;97.9;98;98.3;97.8];
Pulse = [80;75;73;68;69;65;72;71];
TT = timetable(Time,Temp,Pulse)

TT=8×2 timetable
     Time      Temp    Pulse
    _______    ____    _____

    0 min        98     80  
    15 min     97.5     75  
    30 min     97.9     73  
    45 min     98.1     68  
    60 min     97.9     69  
    75 min       98     65  
    90 min     98.3     72  
    105 min    97.8     71

각 측정값의 평균을 한 시간 간격의 시간 구간마다 계산합니다. 시간 구간 기준으로 데이터를 집계할 때, 출력 타임테이블의 행 시간값은 시간 구간의 하한 경계값입니다.

TT2 = retime(TT,'hourly','mean')

TT2=2×2 timetable
     Time      Temp     Pulse
    ______    ______    _____

    0 min     97.875       74
    60 min        98    69.25

직접 시간 스텝 지정하기

라이브 스크립트 열기

대략 30분마다 측정한 시간, 기온 및 압력 측정값이 있는 타임테이블을 생성합니다. 단, 오전 9시의 측정값은 누락되었습니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:29:53';'2015-12-18 08:00:00';...
                 '2015-12-18 08:31:02';'2015-12-18 09:30:00'});
Temp = [37.3;41.9;45.7;39.8];
Pressure = [30.1;29.9;30.03;29.8];
TT1 = timetable(Time,Temp,Pressure)

TT1=4×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 07:29:53    37.3      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:00    41.9      29.9  
    18-Dec-2015 08:31:02    45.7     30.03  
    18-Dec-2015 09:30:00    39.8      29.8

시간 스텝을 30분으로 지정합니다. 30분은 미리 정의된 시간 스텝이 아니므로, 'TimeStep' 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 시간 스텝을 duration형 값으로 지정해야 합니다. 선형 보간을 사용하여 TT1의 데이터를 리샘플링합니다.

dt = minutes(30);
TT2 = retime(TT1,'regular','linear','TimeStep',dt)

TT2=6×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    18-Dec-2015 07:00:00    32.736     30.298 
    18-Dec-2015 07:30:00    37.318     30.099 
    18-Dec-2015 08:00:00      41.9       29.9 
    18-Dec-2015 08:30:00    45.573     30.026 
    18-Dec-2015 09:00:00    42.802     29.917 
    18-Dec-2015 09:30:00      39.8       29.8

샘플 레이트 지정하기

라이브 스크립트 열기

열 벡터 데이터를 사용하여 타임테이블을 생성합니다. 행 시간값은 10밀리초와 50밀리초 사이입니다.

Intensity = [100 98.7 95.2 101.4 99.1]';
Time = milliseconds([11 20 34 40.3 49.9])';
TT1 = timetable(Time,Intensity)

TT1=5×1 timetable
       Time       Intensity
    __________    _________

    0.011 sec         100  
    0.02 sec         98.7  
    0.034 sec        95.2  
    0.0403 sec      101.4  
    0.0499 sec       99.1

100Hz의 샘플 레이트를 사용하여 TT1의 데이터를 리샘플링합니다.

TT2 = retime(TT1,'regular','linear','SampleRate',100)

TT2=5×1 timetable
      Time      Intensity
    ________    _________

    0.01 sec     100.14  
    0.02 sec       98.7  
    0.03 sec       96.2  
    0.04 sec      101.1  
    0.05 sec     99.076

타임테이블 데이터를 시간 벡터로 보간하기

라이브 스크립트 열기

시간, 기온 및 압력 측정값을 포함하는 타임테이블을 생성합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:29:53';'2015-12-18 08:00:00';...
                 '2015-12-18 08:31:02';'2015-12-18 09:30:00'});
Temp = [37.3;41.9;45.7;39.8];
Pressure = [30.1;29.9;30.03;29.8];
TT1 = timetable(Time,Temp,Pressure)

TT1=4×2 timetable
            Time            Temp    Pressure
    ____________________    ____    ________

    18-Dec-2015 07:29:53    37.3      30.1  
    18-Dec-2015 08:00:00    41.9      29.9  
    18-Dec-2015 08:31:02    45.7     30.03  
    18-Dec-2015 09:30:00    39.8      29.8

시간 벡터를 생성하고 벡터의 시간에서 타임테이블 데이터를 보간합니다. 이 시간 벡터는 오전 8시에 시작합니다. 'TimeStep' 이름-값 쌍의 인수를 대신 사용할 경우, 출력 타임테이블은 오전 7시에 시작하게 됩니다. 시간 벡터를 사용하는 이유 중 하나는 출력 타임테이블이 사용자가 지정한 시각에 시작하고 끝나도록 하기 위한 것입니다.

newTimes = [datetime('2015-12-18 08:00:00'):minutes(30):datetime('2015-12-18 09:30:00')];
TT2 = retime(TT1,newTimes,'linear')

TT2=4×2 timetable
            Time             Temp     Pressure
    ____________________    ______    ________

    18-Dec-2015 08:00:00      41.9       29.9 
    18-Dec-2015 08:30:00    45.573     30.026 
    18-Dec-2015 09:00:00    42.802     29.917 
    18-Dec-2015 09:30:00      39.8       29.8

누락된 데이터 표시자를 삽입하여 타임테이블 조정하기

라이브 스크립트 열기

시간 및 풍속과 풍향 측정값을 포함하는 타임테이블을 생성합니다.

Time = datetime({'2015-12-18 07:00:00';'2015-12-18 08:03:47';...
                 '2015-12-18 09:00:00';'2015-12-18 10:00:00';...
                 '2015-12-18 10:59:34'});
WindSpeed = [13.4;6.5;7.3;8.5;2.3];
WindDirection = categorical({'NE';'N';'NE';'NW';'W'});
TT1 = timetable(Time,WindSpeed,WindDirection)

TT1=5×2 timetable
            Time            WindSpeed    WindDirection
    ____________________    _________    _____________

    18-Dec-2015 07:00:00      13.4            NE      
    18-Dec-2015 08:03:47       6.5            N       
    18-Dec-2015 09:00:00       7.3            NE      
    18-Dec-2015 10:00:00       8.5            NW      
    18-Dec-2015 10:59:34       2.3            W

데이터를 한 시간 간격의 시간 벡터로 조정합니다. TT1에 시간별 시간 벡터에 맞는 데이터가 없는 경우 TT2에 누락 데이터 표시자를 삽입합니다.

TT2 = retime(TT1,'hourly')

TT2=5×2 timetable
            Time            WindSpeed    WindDirection
    ____________________    _________    _____________

    18-Dec-2015 07:00:00      13.4        NE          
    18-Dec-2015 08:00:00       NaN        <undefined> 
    18-Dec-2015 09:00:00       7.3        NE          
    18-Dec-2015 10:00:00       8.5        NW          
    18-Dec-2015 11:00:00       NaN        <undefined>

타임테이블에 여러 계산법 적용하기

라이브 스크립트 열기

타임테이블을 불러옵니다. retime 함수를 사용하거나 서로 다른 변수에 각각 다른 방법을 사용하여 타임테이블 변수를 조정합니다.

보스턴의 기온, 풍속 및 강우량 측정값을 포함하는 타임테이블을 불러옵니다.

load bostonTT
Boston

Boston=6×3 timetable
           Time            Temp    WindSpeed    Rain
    ___________________    ____    _________    ____

    2016-06-09 06:03:00    59.5       0.1       0.05
    2016-06-09 12:00:23      63       2.3       0.08
    2016-06-09 18:02:57    61.7       3.1       0.13
    2016-06-10 06:01:47    55.4       5.7       0.15
    2016-06-10 12:06:00    62.3       2.6       0.87
    2016-06-10 18:02:57    58.8       6.2       0.33

데이터를 조정하여 일 평균 기온, 풍속 및 강우량 합계를 산출합니다. retime은 모든 타임테이블 변수에 동일한 방법을 적용합니다. 서로 다른 방법을 적용하려면 타임테이블의 요소를 참조하여 변수를 선택하고, 각 방법에 대해 retime을 호출하십시오.

BOS = Boston(:,{'Temp','WindSpeed'});
TT1 = retime(BOS,'daily','mean')

TT1=2×2 timetable
           Time             Temp     WindSpeed
    ___________________    ______    _________

    2016-06-09 00:00:00      61.4     1.8333  
    2016-06-10 00:00:00    58.833     4.8333

BOS = Boston(:,'Rain');
TT2 = retime(BOS,'daily','sum')

TT2=2×1 timetable
           Time            Rain
    ___________________    ____

    2016-06-09 00:00:00    0.26
    2016-06-10 00:00:00    1.35

모든 결과값을 하나의 타임테이블로 결합하려면 TT1과 TT2를 결합하십시오.

TT = [TT1 TT2]

TT=2×3 timetable
           Time             Temp     WindSpeed    Rain
    ___________________    ______    _________    ____

    2016-06-09 00:00:00      61.4     1.8333      0.26
    2016-06-10 00:00:00    58.833     4.8333      1.35

시간 구간의 상한 경계값 포함하기

라이브 스크립트 열기

타임테이블 데이터를 한 시간 간격의 구간으로 분류하겠습니다. 시간 구간의 상한 경계값, 즉 종료 시간을 행 시간값으로 지정합니다. 기본적으로 시간 구간의 하한 경계값, 즉 시작 시간이 행 시간값입니다.

15분마다 측정한 체온과 맥박 값을 갖는 타임테이블을 생성합니다.

Time = [minutes(15):minutes(15):minutes(105)]';
Temp = [97.5;97.9;98.1;97.9;98;98.3;97.8];
Pulse = [75;73;68;69;65;72;71];
TT = timetable(Time,Temp,Pulse)

TT=7×2 timetable
     Time      Temp    Pulse
    _______    ____    _____

    15 min     97.5     75  
    30 min     97.9     73  
    45 min     98.1     68  
    60 min     97.9     69  
    75 min       98     65  
    90 min     98.3     72  
    105 min    97.8     71

각 측정값의 평균을 한 시간 간격의 시간 구간마다 계산합니다. 출력 타임테이블의 행 시간값을 시간 구간의 상한 경계값으로 지정합니다. 상한 경계값이 포함되었으므로, 60분 지점의 측정값이 첫 번째 시간 구간에 포함됩니다.

TT2 = retime(TT,'hourly','mean','IncludedEdge','right')

TT2=2×2 timetable
     Time       Temp     Pulse 
    _______    ______    ______

    60 min      97.85     71.25
    120 min    98.033    69.333

하한 경계값을 행 시간값으로 지정하여 평균을 구합니다. 60분 지점의 측정값은 이제 두 번째 시간 구간에 있으므로 평균값은 TT2의 평균값과 다릅니다.

TT3 = retime(TT,'hourly','mean')

TT3=2×2 timetable
     Time      Temp     Pulse
    ______    ______    _____

    0 min     97.833       72
    60 min        98    69.25

입력 인수

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`TT1` — 입력 타임테이블
타임테이블

입력 타임테이블입니다.

`newTimeStep` — 출력 타임테이블의 시간 간격을 지정하는 시간 스텝
문자형 벡터

출력 타임테이블의 시간 간격을 지정하는 시간 스텝으로, 문자형 벡터로 지정됩니다. newTimeStep은 아래 표의 사전 정의된 시간 스텝 중 하나일 수 있습니다.

시간 스텝	설명
`'yearly'`	1년
`'quarterly'`	1분기
`'monthly'`	1달
`'weekly'`	1주
`'daily'`	1일
`'hourly'`	1시간
`'minutely'`	1분
`'secondly'`	1초

`dt` — 임의 크기의 시간 스텝
duration형 스칼라 | calendarDuration형 스칼라

임의 크기의 시간 스텝으로, duration형 스칼라 또는 calendarDuration형 스칼라로 지정됩니다.

데이터형: duration | calendarDuration

`Fs` — 샘플 레이트
숫자형 스칼라

샘플 레이트로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다. Fs는 초당 샘플 수(Hz)를 지정합니다.

`newTimes` — 새로운 시간 벡터
datetime형 벡터 | duration형 벡터

새로운 시간 벡터로, datetime형 벡터 또는 duration형 벡터로 지정됩니다. 새로운 시간 벡터는 불규칙적일 수 있지만, 정렬되어야 하며 고유한 값을 포함해야 합니다. 벡터는 TT1과 다른 개수의 행을 가질 수 있습니다.

`method` — 타임테이블 데이터 조정 방법
문자형 벡터 | string형 스칼라 | 함수 핸들

타임테이블 데이터 조정 방법으로, 문자형 벡터, string형 스칼라 또는 함수 핸들로 지정됩니다. 나열된 방법 중 하나를 사용하여 TT1의 데이터를 조정할 수 있습니다.

채우기 방법

TT2의 행 시간값이 TT1의 행 시간값과 일치할 때 TT1의 행 데이터를 복사합니다. 그런 다음, TT2의 나머지 행을 누락된 데이터 표시자로 채웁니다.

나머지 행을 누락된 데이터 표시자 대신 상수로 채우려면 method를 'fillwithconstant'로 지정하고 'Constant' 이름-값 쌍의 인수를 사용하십시오.

방법	설명
`'fillwithmissing'`	간격을 누락된 데이터 표시자로 채웁니다(예: 숫자형 변수의 경우 `NaN`).
`'fillwithconstant'`	간격을 `'Constant'` 이름-값 쌍의 인수 값으로 채웁니다. 디폴트 값은 `0`입니다.

최근접이웃 방법

지정된 방법에 따라 TT1의 행 데이터를 행 시간값이 가장 근접하게 일치하는 TT2의 행으로 복사합니다. TT1은 행 시간값을 기준으로 정렬되어야 합니다.

방법	설명
`'previous'`	행 시간값 벡터의 끝 위치에서 시작하여, 입력 타임테이블의 이전 최근접이웃에서 데이터를 복사합니다. 중복된 행 시간값이 있는 경우 `'previous'`는 마지막 중복값을 가리킵니다.
`'next'`	행 시간값 벡터의 시작 위치에서 시작하여, 입력 타임테이블의 다음 최근접이웃에서 데이터를 복사합니다. 중복된 행 시간값이 있는 경우 `'next'`는 첫 번째 중복값을 가리킵니다.
`'nearest'`	입력 타임테이블의 최근접이웃에서 데이터를 복사합니다.

보간 방법

TT1의 인접한 행의 데이터 값에서 TT2의 데이터 값을 보간합니다. 입력 타임테이블은 고유하고 정렬되어 있는 행 시간값을 가져야 합니다. TT1의 첫 번째 행 시간값과 마지막 행 시간값 바깥에 데이터가 외삽되는 방법을 제어하려면 'EndValues' 이름-값 쌍의 인수를 사용하십시오.

방법	설명
`'linear'`	선형 보간을 사용합니다.
`'spline'`	조각별 3차 스플라인 보간을 사용합니다.
`'pchip'`	형태 보존 조각별 3차 보간을 사용합니다.
`'makima'`	아키마 3차 에르미트 다항식 변형 보간을 사용합니다.

집계 방법

TT2의 행 시간값으로 지정된 시간 구간별로 TT1의 행 데이터를 집계합니다. TT2의 각 행 시간값은 시간 구간의 하한 경계값이고, 연속된 다음 행 시간값은 상한 경계값입니다. 기본적으로 하한 경계값은 시간 구간에 포함됩니다. 시간 구간에 하한 경계값 또는 상한 경계값을 포함할지 여부를 제어하려면 'IncludedEdge' 이름-값 쌍의 인수를 사용하십시오.

시간 벡터 newTimes를 지정할 경우 newTimes는 오름차순으로 정렬되어야 합니다.

아래 나열된 방법은 func 말고는 모두 NaN, NaT 및 기타 누락된 데이터 표시자를 제외합니다. 누락된 데이터 표시자를 포함하려면, func를 데이터를 집계할 때 누락된 데이터 표시자를 포함하는 함수에 대한 함수 핸들로 지정하십시오.

방법	설명
`'sum'`	각 시간 구간의 값들을 합산합니다.
`'prod'`	각 시간 구간에 있는 값들의 곱을 계산합니다.
`'mean'`	각 시간 구간에 있는 값들의 평균을 계산합니다.
`'median'`	각 시간 구간에 있는 값들의 중앙값을 계산합니다.
`'mode'`	각 시간 구간에 있는 값들의 최빈값을 계산합니다.
`'min'`	각 시간 구간에 있는 값들의 최솟값을 계산합니다.
`'max'`	각 시간 구간에 있는 값들의 최댓값을 계산합니다.
`'count'`	각 시간 구간에 있는 값의 개수를 구합니다.
`'firstvalue'`	각 시간 구간의 첫 번째 값을 사용합니다.
`'lastvalue'`	각 시간 구간의 마지막 값을 사용합니다.
`@func`	함수 핸들로 지정된 함수를 사용합니다. 예를 들어, 각 시간 구간에 있는 값의 표준편차를 구하려면 `@std`를 사용합니다. `func`는 스칼라이거나 행 벡터인 출력 인수를 반환해야 하며 빈 입력값을 허용해야 합니다.

디폴트 방법

디폴트 방법은 method를 지정하지 않은 것과 동일합니다.

방법	설명
`'default'`(디폴트 값)	간격을 누락된 데이터 표시자로 채우거나, 변수별로 적용할 방법이 입력 타임테이블의 `VariableContinuity` 속성으로 지정된 경우 각 변수에 맞는 메서드를 사용합니다.

이름-값 인수

모두 축소

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: TT2 = retime(TT1,newTimes,'Constant',-1)은 타임테이블 TT2를 생성하고 TT1의 행 시간값과 일치하지 않는 행 시간값을 갖는 TT2의 행 요소에 값 -1을 할당합니다.

`Constant` — 방법이 `'fillwithconstant'`인 경우 간격을 채우는 값
배열

방법이 'fillwithconstant'인 경우 간격을 채우는 값으로, 'Constant'와 함께 배열이 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 디폴트 값은 0입니다. 'Constant'로 지정된 값의 데이터형은 타임테이블 변수의 데이터형과 호환되어야 합니다.

예: TT2 = retime(TT1,'hourly','fillwithconstant','Constant','NONE')은 TT2의 모든 변수가 텍스트를 포함할 경우 TT2의 간격을 문자형 벡터 'NONE'으로 채웁니다.

`EndValues` — 보간 방법을 사용할 경우의 외삽 방법
`'extrap'` (디폴트 값) | 스칼라

보간 방법을 사용할 경우의 외삽 방법으로, 'EndValues'와 함께 'extrap' 또는 스칼라가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 스칼라를 지정할 경우 해당 데이터형은 모든 타임테이블 변수와 호환되어야 합니다.

방법	설명
`'extrap'`(디폴트 값)	`method` 입력 인수로 지정된 방법을 사용하여 외삽합니다.
스칼라	입력 행 시간값의 범위를 벗어난 간격을 스칼라로 채워서 외삽합니다.

예: TT2 = retime(TT1,'daily','previous','EndValues',1000)은 TT2의 간격을 이전 행 시간값으로 채웁니다. 여기서 TT2의 행 시간값은 TT1의 행 시간값 범위 내에 있으며, TT2가 이 범위 밖의 행 시간값을 갖게 될 경우 값 1000을 갖습니다.

`IncludedEdge` — 각 시간 구간에 포함할 경계값
`'left'` (디폴트 값) | `'right'`

각 시간 구간에 포함할 경계값으로, 'IncludedEdge'와 함께 'left' 또는 'right'가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. TT2의 각 행 시간값은 시간 구간의 하한 경계값이고, 연속된 다음 행 시간값은 상한 경계값입니다.

포함할 경계값	설명
`'left'`(디폴트 값)	모든 시간 구간이 왼쪽 시간 구간 경계값을 포함합니다. 단 양쪽 시간 구간 경계값을 모두 포함하는 마지막 시간 구간은 예외입니다.
`'right'`	모든 시간 구간이 오른쪽 시간 구간 경계값을 포함합니다. 단, 양쪽 경계값을 모두 포함하는 첫 번째 시간 구간은 예외입니다.

'left'를 지정하면 시간 구간이 왼쪽 경계값을 포함합니다. 단, 양쪽 시간 구간 경계값을 모두 포함하는 마지막 시간 구간은 예외입니다. 'right'를 지정하면 시간 구간이 오른쪽 경계값을 포함합니다. 단, 양쪽 경계값을 모두 포함하는 첫 번째 시간 구간은 예외입니다.

예: TT2 = retime(TT1,'hourly','mean','IncludedEdge','right')는 각 시간 구간의 오른쪽 Bin 경계값을 포함합니다.

확장 기능

모두 확장

tall형 배열
메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

retime 함수는 tall형 배열을 지원하지만 다음과 같은 사용법 관련 참고 및 제한 사항이 있습니다.

보간 방법 'spline'과 'makima'는 지원되지 않습니다.
'EndValues' 이름-값 인수는 지원되지 않습니다.
'regular' 간격의 행 시간값으로 시간 값을 재지정하는 것은 지원되지 않습니다.
입력 타임테이블에 있는 모든 변수는 'nearest', 'next', 'previous' 방법에 대해 누락값(부동소수점, categorical형, datetime형, duration형 또는 텍스트)을 지원해야 합니다.

자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

출력 타임테이블의 행 시간값은 불규칙한 것으로 간주되며, 이는 규칙적인 시간 스텝을 갖는 행 시간값과 동기화된 경우에도 마찬가지입니다.
보간 방법 'makima'는 지원되지 않습니다.
입력 타임테이블의 VariableContinuity 속성이 상수가 아닌 경우 이 함수는 해당 속성을 무시합니다.
'weekly', 'monthly', 'quarterly' 시간 스텝은 지원되지 않습니다.
- 입력 타임테이블이 datetime 값인 행 시간값을 갖는 경우 'daily' 및 'yearly' 시간 스텝도 지원되지 않습니다.

자세한 내용은 Code Generation for Timetables (MATLAB Coder) 항목과 Timetable Limitations for Code Generation (MATLAB Coder) 항목을 참조하십시오.

스레드 기반 환경
MATLAB®의 `backgroundPool`을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 `ThreadPool`을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2016b에 개발됨

모두 확장

R2021a: `'SamplingRate'`는 제거될 예정임

'SamplingRate' 이름-값 인수는 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 'SampleRate'를 대신 사용하십시오. 대응하는 timetable형의 속성도 SampleRate라는 이름을 갖습니다.

이전 버전과의 호환성을 위해 'SamplingRate'를 이름-값 인수의 이름으로 지정하는 것은 여전히 가능합니다. 단, 이때 이 값은 SampleRate 속성에 할당됩니다.

R2021a: `'fillwithconstant'` 방법으로 입력 타임테이블에서 가져온 행의 누락된 데이터를 바꿈

입력 타임테이블에 NaN과 같이 누락된 데이터 값을 갖는 행이 있고 이러한 행이 출력 타임테이블에 포함되어 있는 경우 'fillwithconstant' 방법을 사용하면 이러한 누락값이 상수로 바뀝니다. 이전 릴리스에서 'fillwithconstant' 방법은 입력 타임테이블에서 가져온 행의 누락값을 바꾸지 않습니다.

예를 들어, 다음 코드는 두 번째 행에 NaN이 있는 타임테이블을 만듭니다.

T = timetable(datetime("today") + [1 2 3]', [1 nan 2]')

T =

  3×1 timetable

       Time        Var1
    ___________    ____

    20-Jan-2022      1 
    21-Jan-2022    NaN 
    22-Jan-2022      2

다음과 같이 retime을 호출하면 NaN이 0으로 바뀝니다. 그러나 이전 릴리스에서 이와 같이 호출하면 출력 타임테이블에 NaN이 그대로 유지됩니다.

T1 = retime(T,"daily","fillwithconstant","constant",0)

T1 =

  3×1 timetable

       Time        Var1
    ___________    ____

    20-Jan-2022     1  
    21-Jan-2022     0  
    22-Jan-2022     2

참고 항목

함수

innerjoin | synchronize | outerjoin | horzcat | vertcat | lag | resample | resample (Signal Processing Toolbox)

라이브 편집기 작업

타임테이블 시간 값 재지정 | 타임테이블 동기화

retime

구문

설명

예제

불규칙적인 타임테이블 데이터를 한 시간 간격으로 보간하기

타임테이블 데이터를 집계하고 평균값 계산하기

직접 시간 스텝 지정하기

샘플 레이트 지정하기

타임테이블 데이터를 시간 벡터로 보간하기

누락된 데이터 표시자를 삽입하여 타임테이블 조정하기

타임테이블에 여러 계산법 적용하기

시간 구간의 상한 경계값 포함하기

입력 인수

TT1 — 입력 타임테이블 타임테이블

newTimeStep — 출력 타임테이블의 시간 간격을 지정하는 시간 스텝 문자형 벡터

dt — 임의 크기의 시간 스텝 duration형 스칼라 | calendarDuration형 스칼라

Fs — 샘플 레이트 숫자형 스칼라

newTimes — 새로운 시간 벡터 datetime형 벡터 | duration형 벡터

method — 타임테이블 데이터 조정 방법 문자형 벡터 | string형 스칼라 | 함수 핸들

이름-값 인수

Constant — 방법이 'fillwithconstant'인 경우 간격을 채우는 값 배열

EndValues — 보간 방법을 사용할 경우의 외삽 방법 'extrap' (디폴트 값) | 스칼라

IncludedEdge — 각 시간 구간에 포함할 경계값 'left' (디폴트 값) | 'right'

확장 기능

tall형 배열 메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

C/C++ 코드 생성 MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

스레드 기반 환경 MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

버전 내역

R2021a: 'SamplingRate'는 제거될 예정임

R2021a: 'fillwithconstant' 방법으로 입력 타임테이블에서 가져온 행의 누락된 데이터를 바꿈

참고 항목

함수

라이브 편집기 작업

도움말 항목

`TT1` — 입력 타임테이블
타임테이블

`newTimeStep` — 출력 타임테이블의 시간 간격을 지정하는 시간 스텝
문자형 벡터

`dt` — 임의 크기의 시간 스텝
duration형 스칼라 | calendarDuration형 스칼라

`Fs` — 샘플 레이트
숫자형 스칼라

`newTimes` — 새로운 시간 벡터
datetime형 벡터 | duration형 벡터

`method` — 타임테이블 데이터 조정 방법
문자형 벡터 | string형 스칼라 | 함수 핸들

`Constant` — 방법이 `'fillwithconstant'`인 경우 간격을 채우는 값
배열

`EndValues` — 보간 방법을 사용할 경우의 외삽 방법
`'extrap'` (디폴트 값) | 스칼라

`IncludedEdge` — 각 시간 구간에 포함할 경계값
`'left'` (디폴트 값) | `'right'`

tall형 배열
메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

스레드 기반 환경
MATLAB®의 `backgroundPool`을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 `ThreadPool`을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

R2021a: `'SamplingRate'`는 제거될 예정임

R2021a: `'fillwithconstant'` 방법으로 입력 타임테이블에서 가져온 행의 누락된 데이터를 바꿈