创建时间表
此示例示出了如何创建一个时间表，时间表合并，并从多个时间表数据调整到一个共同的时间矢量。公共时间矢量可以由一个或两个时间表包含的时间，也可以是你指定了一个全新的时间向量。该示例示出了如何计算并显示包含在不同的时间表天气测量每日平均值。
作息时间表是一种表进行关联，每行的时间。甲时间表可以存储具有不同的数据类型和大小的面向列的数据的变量，只要每个变量具有相同的行数。此外，时间表提供特定时间的功能结合起来，为下标，并调整他们的数据。
导入时间表从文件
加载空气质量数据和气象测量到两种不同的时间表。测量的日期范围从11月15，2015年，11月19日，2015年的空气质量数据来自建筑物内部的传感器，而天气测量来自传感器的外部。
从与表中读取的空气质量数据readtimetable功能。输出是一个时间表。
在室内= readtimetable（'indoors.csv'）;
您也可以从一个M-N阵列与时间表array2timetable功能，或者从与工作空间变量时间表功能。
显示的前五行在室内。时间表的每一行都有标签数据的该行的时间。
在室内（1：5，:)
ANS =5×2时间表时间湿度AirQuality ___________________ ________ __________ 2015年11月15日〇时00分24秒36 80 2015年11月15日1时13分35秒36 80 2015年11月15日2点26分47秒37 79 2015年11月15日3点39分：59 37 82 2015年11月15日四时53分11秒36 80
负载测量天气的时间表。显示的前五行在户外。
加载在户外户外（1：5，:)
ANS =5×3时间表时间湿度TemperatureF PressureHg ___________________ ________ ____________ __________ 2015年11月15日00:00:24 49 51.3 29.61 2015年11月15日1点30分二十四秒48.9 51.5 29.61 2015年11月15日三点00分24秒48.9 51.5 29.61 2015-11-15 4时30分24秒48.8 51.5 29.61 2015年11月15日6时00分24秒48.7 51.5 29.6
同步时间表
该时间表，在室内和在户外含有采取内部，在不同的时间在大楼外面不同的测量。所有数据结合到一个时间表与同步功能。
TT =同步（室内，室外）;TT（1：5，:)
ANS =5×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015年11月15日0点00分24秒36 80 49 51.3 29.61 2015年11月15日一时13分35秒36 80楠楠NaN的2015年11月15日01:30：24楠楠48.9 51.5 29.61 2015年11月15日2点26分47秒37 79楠楠NaN的2015年11月15日三时00分24秒楠楠48.9 51.5 29.61
输出时间表，TT包含所有来自时间表的时间。同步放那里有没有数据值发生在丢失的数据指标TT。当两个输入时间表具有相同名称的变量，如湿度，同步重命名这两个变量，并增加了既输出时间表。
在直线插补缺失数据值同步再次时间表，这一次填充。
ttLinear =同步（室内，室外，'联盟'，“线性”）;ttLinear（1：5，:)
ANS =5×5时间表时间Humidity_indoors AirQuality Humidity_outdoors TemperatureF PressureHg ___________________ ________________ __________ _________________ ____________ __________ 2015年11月15日○时00分24秒36 80 49 51.3 29.61 2015年11月15日1点13分35秒36 80 48.919 51.463 29.61 2015年11月15日01:30：24 36.23 79.77 48.9 51.5 29.61 2015年11月15日2点26分47秒37 79 48.9 51.5 29.61 2015年11月15日3时00分24秒37 80.378 48.9 29.61 51.5
在一个时间表调整数据
您也可以在一个单一的时间表，新的时间向量调整数据。计算变量的手段ttLinear超过六小时的时间间隔与重新定时功能。如果有任何行为NaN值你调整数据后，与删除rmmissing功能。
电视= [日期时间（2015,11,15）：小时（6）：日期时间（2015,11,18）];ttHourly =重新定时（ttLinear，电视，'意思'）;ttHourly = rmmissing（ttHourly）;
情节时间表数据
在规范化的数据ttHourly到平均在每个时间表变量。绘制这些测量的平均每日值。您可以使用变量时间表的属性来访问的变量。ttHourly.Variables返回相同的变量ttHourly {：，：}。
ttMeanVars = ttHourly.Variables./mean(ttHourly.Variables）;情节（ttHourly.Time，ttMeanVars）;传说（ttHourly.Properties.VariableNames，“解释”，'没有'）;xlabel（'时间'）;ylabel（“规范化天气三围”）;标题（“平均日天气趋势”）;
也可以看看
重新定时|rmmissing|同步|table2timetable|时间范围|时间表
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