Why readtable() function cannot read an xlsx file properly?

41 visualizaciones (últimos 30 días)
zhehao.nkd
zhehao.nkd el 2 de Jun. de 2021
Editada: Stephen23 el 2 de Jun. de 2021
I have an xlsx file with multiple sheets, and each sheet have 558 rows of data.
To read data from a single sheet (e.g. the third sheet), I used
readtable("featurexlsx.xlsx",'Sheet',3);
But what I got is a table with only 469 rows. Alternatively, I saved this sheet as an independent xlsx file and then read it by readtable(), I still got a table with 469 rows. Instead, when I saved this sheet as an csv file, I got 558 rows.
I was wondering what caused this error, is it a bug of readtable()?
  2 comentarios
Jan
Jan el 2 de Jun. de 2021
Editada: Jan el 2 de Jun. de 2021
Which Matlab vesion do you use? Do you have Excel installed?
For me your command imports a [557x147] matrix, because the first row is considered as columnnames. With:
a = readtable("featurexlsx.xlsx",'Sheet',3, 'ReadVariableNames', false);
I get a [558x147] matrix. Matlab R2018b, Win 10, Excel 2010.
Did you check, which lines are missing in your xlsx import compared to the CSV import?
zhehao.nkd
zhehao.nkd el 2 de Jun. de 2021
Editada: zhehao.nkd el 2 de Jun. de 2021
Hi, I am using MATLAB R2020b. I have installed Excel, and the version is Microsoft Excel for Microsoft 365 MSO (16.0.14026.20202), 64-bit.
The 1-89 lines are missing compared with csv import.
a = readtable("featurexlsx.xlsx",'Sheet',3, 'ReadVariableNames', false);
With the same code I still got a [469x147] table.

Iniciar sesión para comentar.

Iniciar sesión para responder a esta pregunta.

Respuesta aceptada

Stephen23
Stephen23 el 2 de Jun. de 2021
Editada: Stephen23 el 2 de Jun. de 2021
Ran in:
This is caused by the different row lengths in sheet 3: the shortest row has just 7 non-blank cells, the longest row has 147 non-blank cells. Apparently such wildly differing line lengths is enough to confuse readtable's automagical detection algorithms.
You could define the range yourself (e.g. A:EQ) or tell readtable to import the entire used range**:
T = readtable("featurexlsx.xlsx",'Sheet',3,'Range','')
T = 558×147 table
Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 Var10 Var11 Var12 Var13 Var14 Var15 Var16 Var17 Var18 Var19 Var20 Var21 Var22 Var23 Var24 Var25 Var26 Var27 Var28 Var29 Var30 Var31 Var32 Var33 Var34 Var35 Var36 Var37 Var38 Var39 Var40 Var41 Var42 Var43 Var44 Var45 Var46 Var47 Var48 Var49 Var50 Var51 Var52 Var53 Var54 Var55 Var56 Var57 Var58 Var59 Var60 Var61 Var62 Var63 Var64 Var65 Var66 Var67 Var68 Var69 Var70 Var71 Var72 Var73 Var74 Var75 Var76 Var77 Var78 Var79 Var80 Var81 Var82 Var83 Var84 Var85 Var86 Var87 Var88 Var89 Var90 Var91 Var92 Var93 Var94 Var95 Var96 Var97 Var98 Var99 Var100 Var101 Var102 Var103 Var104 Var105 Var106 Var107 Var108 Var109 Var110 Var111 Var112 Var113 Var114 Var115 Var116 Var117 Var118 Var119 Var120 Var121 Var122 Var123 Var124 Var125 Var126 Var127 Var128 Var129 Var130 Var131 Var132 Var133 Var134 Var135 Var136 Var137 Var138 Var139 Var140 Var141 Var142 Var143 Var144 Var145 Var146 Var147 ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ _____ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ ______ 2634.5 2862.6 2967 3089.9 3283.8 3482.1 3627.6 3740.8 3741 3739.3 3729.4 3715.1 3715.4 3786.4 3834.7 3805 3742.5 3672.1 3691.8 3728.8 3666.1 3456.2 3339.1 3298.2 3205 3012.1 2771.6 2403.7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3613.7 3974.5 4190.1 4316.6 4405.3 4412.2 4461.8 4589 4680.1 4663.3 4670 4671.6 4645.9 4638.9 4628.7 4582.3 4513 4434.1 4242.4 3952.8 3741.2 3487.8 3320.6 3201.8 3184.9 3209.8 3225.1 3290.7 3450 3560.9 3579.7 3584.2 3521.2 3436.5 3383.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3263.4 3158 3138.6 3192.4 3254.5 3339.8 3447.2 3504.5 3599.7 3645.3 3656.5 3616.4 3525.8 3521.7 3468.7 3417.6 3416.6 3354.3 3212.4 3024.2 2817.1 2644 2435.8 2126.8 1863 1873.4 1878.4 1746.5 1540.7 1277 953.43 723.95 643.86 648.3 692.13 732.78 669.17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4439 4402.8 4385.1 4441 4501.3 4583.9 4683.8 4734 4789.4 4809.7 4747.3 4638.7 4520.6 4376.8 4318.9 4383.5 4397.3 4310.5 4163.4 3975.7 3810.2 3746.2 3676 3671.6 3619.2 3618.9 3691 3716.6 3742.5 3835.9 3920.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4060.3 4130.7 4152.6 4148.1 4066.2 4027 3993.7 3962.4 3906.8 3887.1 3958.5 3973.6 3973.2 3985.9 3934.1 3927.7 3933.2 3917.9 3925.4 3894.6 3858 3782.1 3839.2 3906.6 3840.5 3789.8 3764.5 3941.3 4051.8 4199 4241.8 4163.8 4205.8 4328.2 4561.9 4732.9 4692.1 4602.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4586.4 4693.1 4855.8 4934.5 4895.6 4761.9 4585.2 4471.6 4472.8 4536.4 4587.7 4534.1 4456.1 4380.4 4369.2 4403.3 4332.5 4262.3 4241.4 4128.9 4053.8 4058.4 4159.9 4239.1 4271.6 4261.7 4240.3 4210.5 4242.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4328.6 4356.5 4363.7 4374 4384.6 4395 4455.1 4490.3 4492.4 4487.9 4484.5 4449 4409.5 4368.1 4418.4 4433.2 4389.1 4352.2 4345 4361.2 4395.5 4457.7 4461.9 4408 4319.9 4236.7 4162.4 4147.9 4132.2 4191.4 4213.3 4203.1 4181.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4535.9 4575.5 4674.9 4758.5 4829.7 4860.4 4834.3 4865.2 4802.2 4788 4868.7 4788.6 4550.6 4311.8 4117.5 4064.8 4092.8 4082.8 4128.4 4376 4652.2 4859.4 5039.7 4997.8 4638.5 4402.1 4344.6 4453 4525.4 4670 4490.7 3973.7 3745.2 3513.9 3653.4 4006.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4868.8 5027.4 5198.1 5376.2 5521.4 5487.8 5274.2 4877.3 4561.1 4205 3784.2 3546.7 3589.2 3810.4 4065.3 4159 4115.2 3929.3 3774.8 3855.4 3954 3941.2 3923.8 4014.8 4124 4216.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4458.8 4432.8 4380.7 4349.9 4391.1 4428.9 4491.4 4558.5 4647.9 4653 4647.7 4683.3 4627.8 4528 4426.3 4435.6 4477.2 4523.1 4544.1 4523.8 4462.2 4455.2 4387.5 4283.1 4239.1 4184.4 4123.9 3843.9 3623.7 3607.6 3632.2 3503.5 3275.2 3074.6 2714 2454 2246.9 2006.2 1032 808.17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4060.7 4365.9 4612.9 4682 4664.7 4700.4 4736.2 4705.7 4554.7 4431.2 4508.7 4542.8 4461.2 4288.4 4092.5 4023.9 4085 4150.6 4247.2 4321.9 4295.9 4424.6 4531.6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4312.3 4307.7 4272.7 4220.5 4230 4289.9 4408.4 4372.2 4180.4 3951.1 3828.9 3868.6 4002.1 3963.4 3843.8 3699.9 3521.9 3344.5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 3483.7 3524.4 3668.2 3824.4 4021.5 4107.5 4205.2 4191.4 4220.5 4304.8 4430.7 4510.4 4518.1 4566.5 4573.6 4526.5 4443 4464.1 4469.9 4450.2 4414.7 4379.8 4376.2 4311.8 4196.2 4143.8 4120.6 4185.1 4234.7 4223.6 4292.7 4388.4 4322.1 4290.6 4229.6 4203.1 4179.8 4089.9 4021.3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4562.4 4597.9 4647.7 4680.1 4605.4 4569.2 4566.1 4463.9 4363.8 4287.2 4259.7 4299.6 4373.2 4469.9 4513.2 4567.9 4618.4 4647.4 4644.9 4657.9 4509.2 4636.6 4774.9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4361.6 4228.5 4043.6 4149.2 4321.3 4338.2 4329.3 4204.1 3905 3613.4 3528.9 3681.4 3813.5 3996.1 3991.4 3851.8 3709 3645.1 3716.3 3821.9 3722.9 3488.7 3499.9 3603.6 3637.4 3629.1 3662.8 3842.5 4075.5 4295 4150 3879.7 3812.1 3950.8 4101.5 4167.1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 4091.4 4123.7 4139.9 4134 4131.9 4150.6 4191.7 4211.1 4201 4093.8 3972.6 3931.2 3961.8 3975.6 3979.1 3973.6 3962.9 3968 3971.4 3983 4017.4 4067.6 4075.1 4054.1 4026.8 4001.8 3966.2 3944.1 3951.4 3957.5 3943.3 3892.3 3798.7 3652.9 3649.7 3662.8 3583.4 3476.1 3393 3458.5 3601 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Using a matrix is anyway most likely much more appropriate for this data:
M = readmatrix("featurexlsx.xlsx",'Sheet',3,'Range','')
M = 558×147
1.0e+03 * 2.6345 2.8626 2.9670 3.0899 3.2838 3.4821 3.6276 3.7408 3.7410 3.7393 3.7294 3.7151 3.7154 3.7864 3.8347 3.8050 3.7425 3.6721 3.6918 3.7288 3.6661 3.4562 3.3391 3.2982 3.2050 3.0121 2.7716 2.4037 NaN NaN 3.6137 3.9745 4.1901 4.3166 4.4053 4.4122 4.4618 4.5890 4.6801 4.6633 4.6700 4.6716 4.6459 4.6389 4.6287 4.5823 4.5130 4.4341 4.2424 3.9528 3.7412 3.4878 3.3206 3.2018 3.1849 3.2098 3.2251 3.2907 3.4500 3.5609 3.2634 3.1580 3.1386 3.1924 3.2545 3.3398 3.4472 3.5045 3.5997 3.6453 3.6565 3.6164 3.5258 3.5217 3.4687 3.4176 3.4166 3.3543 3.2124 3.0242 2.8171 2.6440 2.4358 2.1268 1.8630 1.8734 1.8784 1.7465 1.5407 1.2770 4.4390 4.4028 4.3851 4.4410 4.5013 4.5839 4.6838 4.7340 4.7894 4.8097 4.7473 4.6387 4.5206 4.3768 4.3189 4.3835 4.3973 4.3105 4.1634 3.9757 3.8102 3.7462 3.6760 3.6716 3.6192 3.6189 3.6910 3.7166 3.7425 3.8359 4.0603 4.1307 4.1526 4.1481 4.0662 4.0270 3.9937 3.9624 3.9068 3.8871 3.9585 3.9736 3.9732 3.9859 3.9341 3.9277 3.9332 3.9179 3.9254 3.8946 3.8580 3.7821 3.8392 3.9066 3.8405 3.7898 3.7645 3.9413 4.0518 4.1990 4.5864 4.6931 4.8558 4.9345 4.8956 4.7619 4.5852 4.4716 4.4728 4.5364 4.5877 4.5341 4.4561 4.3804 4.3692 4.4033 4.3325 4.2623 4.2414 4.1289 4.0538 4.0584 4.1599 4.2391 4.2716 4.2617 4.2403 4.2105 4.2429 NaN 4.3286 4.3565 4.3637 4.3740 4.3846 4.3950 4.4551 4.4903 4.4924 4.4879 4.4845 4.4490 4.4095 4.3681 4.4184 4.4332 4.3891 4.3522 4.3450 4.3612 4.3955 4.4577 4.4619 4.4080 4.3199 4.2367 4.1624 4.1479 4.1322 4.1914 4.5359 4.5755 4.6749 4.7585 4.8297 4.8604 4.8343 4.8652 4.8022 4.7880 4.8687 4.7886 4.5506 4.3118 4.1175 4.0648 4.0928 4.0828 4.1284 4.3760 4.6522 4.8594 5.0397 4.9978 4.6385 4.4021 4.3446 4.4530 4.5254 4.6700 4.8688 5.0274 5.1981 5.3762 5.5214 5.4878 5.2742 4.8773 4.5611 4.2050 3.7842 3.5467 3.5892 3.8104 4.0653 4.1590 4.1152 3.9293 3.7748 3.8554 3.9540 3.9412 3.9238 4.0148 4.1240 4.2166 NaN NaN NaN NaN 4.4588 4.4328 4.3807 4.3499 4.3911 4.4289 4.4914 4.5585 4.6479 4.6530 4.6477 4.6833 4.6278 4.5280 4.4263 4.4356 4.4772 4.5231 4.5441 4.5238 4.4622 4.4552 4.3875 4.2831 4.2391 4.1844 4.1239 3.8439 3.6237 3.6076
** Although the documentation states that this is the default behavior, this option appears to actually return the entire range as expected, unlike the default behavior. So clearly the default and this option are not the same.
  3 comentarios
Mostrar 1 comentario más antiguo
Walter Roberson
Walter Roberson el 2 de Jun. de 2021
Ran in:
Also, it turns out that if you readtable() that the results differ slightly from what you get if you readcell():
format long g
filename = 'https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/639480/featurexlsx.xlsx';
data1 = readtable(filename, 'sheet', 3, 'range', '');
data2 = readmatrix(filename, 'sheet', 3, 'range', '');
data3 = readcell(filename, 'sheet', 3, 'range', '');
d1 = data1{1,1}
d1 =
2634.54887825726
d2 = data2(1,1)
d2 =
2634.54887825726
d3 = data3{1,1}
d3 =
2634.5489
Notice the readcell() version is rounded. I do not know why that is happening at the moment.
Walter Roberson
Walter Roberson el 2 de Jun. de 2021
I opened a support case about readcell() rounding values.

Iniciar sesión para comentar.

Más respuestas (0)

Categorías

Más información sobre Spreadsheets en Help Center y File Exchange.

Etiquetas

Community Treasure Hunt

Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!

Start Hunting!

Translated by