请用matlab实现以下需求:读取excel有ABC列,A列为项目名称,以字符串形式存储,B列为物资编码,以字符串形式存储,C列为物资名称,在matlab中实现excel透视表如下的效果:A列为行,B列为列,C列为求和项
时间: 2024-03-02 18:51:20 浏览: 28
好的,以下是实现excel透视表的代码:
```
% 读取excel文件
data = readtable('example.xlsx');
% 生成透视表
pivotData = table2array(pivot_table(data, 'A', 'B', 'C', @sum));
% 显示透视表
disp(pivotData);
```
其中,`example.xlsx` 是你要读取的 excel 文件名。`pivot_table()` 是 matlab 自带的函数,用于生成透视表。第一个参数是数据源,第二个参数是行,第三个参数是列,第四个参数是求和项,这里使用了 `@sum` 函数进行求和。最后,通过 `table2array()` 函数将生成的透视表转换成数组,并通过 `disp()` 函数进行显示。
希望这个代码可以帮助到你!
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请用matlab2016b实现以下需求:读取excel有ABC列,A列为项目名称,以字符串形式存储,B列为物资编码,以字符串形式存储,C列为物资名称,在matlab中实现excel透视表如下的效果:A列为行,B列为列,C列为求和项
好的,以下是在 Matlab 2016b 中实现读取 excel 并生成透视表的代码:
```
% 读取 excel 文件,注意要设置编码格式为 UTF-8
opts = detectImportOptions('example.xlsx');
opts.Delimiter = ',';
opts.DataLine = 2;
opts.Encoding = 'UTF-8';
data = readtable('example.xlsx', opts);
% 生成透视表
[~, ~, idx] = unique(data(:, {'A', 'B'}));
pivotData = splitapply(@sum, data.C, idx);
% 将透视表转换为表格
pivotTable = array2table(pivotData, 'VariableNames', {'C'}, 'RowNames', unique(data.A), 'VariableTypes', 'double');
% 显示透视表
disp(pivotTable);
```
其中,`example.xlsx` 是你要读取的 excel 文件名。首先,我们使用 `detectImportOptions()` 函数来设置导入选项,包括分隔符、从第几行开始读取数据、编码格式等。然后使用 `readtable()` 函数读取 excel 文件。
接着,我们使用 `unique()` 函数将 A 列和 B 列合并成一个唯一的索引,然后使用 `splitapply()` 函数对 C 列进行求和,生成透视表数据。最后,我们使用 `array2table()` 函数将透视表数据转换为表格,方便查看和处理。
希望这个代码可以帮助到你!
请用matlab2016b实现以下需求:读取excel有ABC三列,A列为项目名称,以字符串形式存储,B列为物资编码,以字符串形式存储,C列为物资名称,以数值形式存储,在matlab中实现excel透视表如下的效果:A列为行,B列为列,C列为求和项
好的,以下是实现这个需求的 Matlab 代码:
```matlab
% 读取 Excel 数据
data = readtable('example.xlsx');
% 生成透视表
result = pivot_table(data, {'A'}, {'B'}, 'C', 'sum');
% 显示透视表
disp(result);
```
其中,`example.xlsx` 是包含 ABC 三列数据的 Excel 文件路径,`pivot_table` 是一个自定义函数,实现透视表的生成。以下是 `pivot_table` 函数的代码:
```matlab
function result = pivot_table(data, rows, cols, values, func)
% data: 输入的表格数据
% rows: 行分组的列名
% cols: 列分组的列名
% values: 求和的列名
% func: 求和函数
% 分组
grouped = findgroups(data(:, rows), data(:, cols));
% 求和
summed = splitapply(func, data(:, values), grouped);
% 生成透视表
result = unstack(summed, cols, rows, 'AggregationFunction', func);
% 设置行名和列名
result.Properties.RowNames = unique(data.(rows{1}));
result.Properties.VariableNames = unique(data.(cols{1}));
end
```
这个函数使用 `findgroups` 函数将表格数据按照行分组和列分组的列名进行分组,然后使用 `splitapply` 函数对每个分组进行求和,最后使用 `unstack` 函数生成透视表。
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