Outerjoin does not merge the keys

8 views (last 30 days)
O.Hubert
O.Hubert on 7 Jun 2022
Commented: O.Hubert on 4 Jul 2022
Hello,
I am trying to merge two datasets using a set of keys that are similar between my right table and my left table. I post this question because I am doing this several times (several provinces, as you will see in the attached file) and it is only at the third time (with Catalunya) that outerjoin does not work.
I have a left table with 951 rows, with identifying keys codigo_municipio, codigo_provincia, year. I have a right table with 1962 rows and the same keys. The result should be a table with 1962 rows and N columns. Instead, I have 1962+951 rows.
I am running the following code:
tabletest=outerjoin(lefttable,righttable,'LeftKeys',{'codigo_municipio','year','codigo_provincia','PIBstatsinstitute'},'RightKeys',{'codigo_municipio','year','codigo_provincia','PIBstatsinstitute'},'MergeKeys',1);
I know that I could simply put 'Keys' as a name-pair argument, but that did not work either.
I have noticed that changing the order of the keys on the right changes the contents of the values merged. I do not think this should be the case, the whole point of specifying keys is that their order does not matter.
I have checked that the class of the keys is the same across the left and right table:
class(tableleft.codigo_municipio)
I have also checked with Excel that the contents of the keys are the same with the = function.
I have also checked with MATLAB that the contents of the keys are the same with, for instance:
tableleft.codigo_municipio(1,1)==tableright.codigo_municipio(1,1);
and the same with year and codigo_provincia.
Frankly, I do not know where I do something wrong.
I would be grateful if you could help me out with this.
Thank you.
Note: sorry if I do not use inline code, I have not seen where I could toggle it.

Sign in to answer this question.

Accepted Answer

Kevin Holly
Kevin Holly on 10 Jun 2022
Edited: Kevin Holly on 10 Jun 2022
Ran in:
I joined the two tables, I got 2695 rows after eliminating PIBstatsinstitute from the keys. There are too many unique combinations of "codigo_municipio", "year", and "codigo_provincia" to reduce to less.
load('lefttable.mat')
load('righttable.mat')
tablecatalunya
tablecatalunya = 951×91 table
codigo_municipio year codigo_provincia name_provincia name_municipio provincia municipio general agrario mar hogar autonomos carbon total_afiliados empresas poblacion PIBNational PIBrNational VABNational VABrNational ImpuestosNational ImpuestosrNational empresasNational empresasrNational generalNational generalrNational autonomosNational autonomosrNational total_afiliadosNational total_afiliadosrNational poblacionNational IPCNational PIBProvincial PIBrProvincial PIBrpProvincial PIBpProvincial VABProvincial VABrProvincial VABrpProvincial VABpProvincial ImpuestosProvincial ImpuestosrProvincial ImpuestosrpProvincial ImpuestospProvincial empresasProvincial empresasrProvincial empresasrpProvincial empresaspProvincial generalProvincial generalrProvincial generalrpProvincial generalpProvincial autonomosProvincial autonomosrProvincial autonomosrpProvincial autonomospProvincial total_afiliadosProvincial total_afiliadosrProvincial total_afiliadosrpProvincial total_afiliadospProvincial poblacionProvincial IPCProvincial empresasr empresasrp empresasp generalr generalrp generalp autonomosr autonomosrp autonomosp total_afiliadosr total_afiliadosrp total_afiliadosp yeardummy provincedummy VABrp_pred temp VABr_pred share_province DISTRIBUIDO DISPONIBLE DISPONIBLEr DISPONIBLErp DISPONIBLEp DISTRIBUIDOr DISTRIBUIDOrp DISTRIBUIDOp DISTRIBUIDOrp_pred DISTRIBUIDOr_pred PIBstatsinstitute ________________ ____ ________________ ______________ __________________________ ________________ _________________________________ _______ _______ ___ _____ _________ ______ _______________ ________ __________ ___________ ____________ ___________ ____________ _________________ __________________ ________________ _________________ _______________ ________________ _________________ __________________ _______________________ ________________________ _________________ ___________ _____________ ______________ _______________ ______________ _____________ ______________ _______________ ______________ ___________________ ____________________ _____________________ ____________________ __________________ ___________________ ____________________ ___________________ _________________ __________________ ___________________ __________________ ___________________ ____________________ _____________________ ____________________ _________________________ __________________________ ___________________________ __________________________ ___________________ _____________ _________ __________ _________ ________ __________ ________ __________ ___________ __________ ________________ _________________ ________________ _________ _____________ __________ ______ _________ ______________ ___________ __________ ___________ ____________ ___________ ____________ _____________ ____________ __________________ _________________ _________________ 8001 2016 8 {'Barcelona'} {'ABRERA' } {'08 BARCELONA'} {'08001 ABRERA' } 5824 6 0 25 649 0 6504 779 12216 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 7.79 0.00063769 0.063769 58.24 0.0047675 0.47675 6.49 0.00053127 0.053127 65.04 0.0053242 0.53242 2016 8 0.32472 1192.1 3966.7 0.0014176 3.174e+05 92444 924.44 0.075675 7.5675 3174 0.25982 25.982 0.073871 902.41 NaN 8002 2016 8 {'Barcelona'} {'AGUILAR DE SEGARRA' } {'08 BARCELONA'} {'08002 AGUILAR DE SEGARRA' } 16 0 0 5 34 0 52 29 253 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 0.29 0.0011462 0.11462 0.16 0.00063241 0.063241 0.34 0.0013439 0.13439 0.52 0.0020553 0.20553 2016 8 0.080642 62.07 20.402 7.3811e-05 1619.4 471.67 4.7167 0.018643 1.8643 16.194 0.064009 6.4009 0.18572 46.988 NaN 8003 2016 8 {'Barcelona'} {'ALELLA' } {'08 BARCELONA'} {'08003 ALELLA' } 1413 13 0 299 1196 0 2921 1098 9632 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 10.98 0.00114 0.114 14.13 0.001467 0.1467 11.96 0.0012417 0.12417 29.21 0.0030326 0.30326 2016 8 0.12778 2002.3 1230.8 0.0023811 98352 28646 286.46 0.02974 2.974 983.52 0.10211 10.211 0.15737 1515.8 NaN 8004 2016 8 {'Barcelona'} {'ALPENS' } {'08 BARCELONA'} {'08004 ALPENS' } 24 0 0 0 25 0 49 14 294 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 0.14 0.00047619 0.047619 0.24 0.00081633 0.081633 0.25 0.00085034 0.085034 0.49 0.0016667 0.16667 2016 8 0.10719 86.797 31.514 0.00010322 2298.8 669.54 6.6954 0.022773 2.2773 22.988 0.07819 7.819 0.22349 65.707 NaN 8005 2016 8 {'Barcelona'} {'AMETLLA DEL VALLÈS, L''} {'08 BARCELONA'} {'08005 AMETLLA DEL VALLES (L')'} 2124 5 0 132 1066 0 3323 1013 8337 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 10.13 0.0012151 0.12151 21.24 0.0025477 0.25477 10.66 0.0012786 0.12786 33.23 0.0039858 0.39858 2016 8 0.18302 1154.6 1525.8 0.001373 1.1883e+05 34609 346.09 0.041512 4.1512 1188.3 0.14253 14.253 0.10484 874.04 NaN 8006 2016 8 {'Barcelona'} {'ARENYS DE MAR' } {'08 BARCELONA'} {'08006 ARENYS DE MAR' } 2449 6 110 115 1196 0 3876 1157 15253 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 11.57 0.00075854 0.075854 24.49 0.0016056 0.16056 11.96 0.00078411 0.078411 38.76 0.0025411 0.25411 2016 8 0.15073 3905.6 2299.1 0.0046444 1.8263e+05 53191 531.91 0.034873 3.4873 1826.3 0.11973 11.973 0.19384 2956.6 NaN 8007 2016 8 {'Barcelona'} {'ARENYS DE MUNT' } {'08 BARCELONA'} {'08007 ARENYS DE MUNT' } 1322 12 10 53 769 0 2166 733 8638 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 7.33 0.00084858 0.084858 13.22 0.0015304 0.15304 7.69 0.00089025 0.089025 21.66 0.0025075 0.25075 2016 8 0.14316 2137.6 1236.6 0.0025419 98524 28696 286.96 0.033221 3.3221 985.24 0.11406 11.406 0.18733 1618.2 NaN 8008 2016 8 {'Barcelona'} {'ARGENÇOLA' } {'08 BARCELONA'} {'08008 ARGENÇOLA' } 11 0 0 5 27 0 39 18 227 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 0.18 0.00079295 0.079295 0.11 0.00048458 0.048458 0.27 0.0011894 0.11894 0.39 0.0017181 0.17181 2016 8 0.078212 62.032 17.754 7.3766e-05 1366.3 397.96 3.9796 0.017531 1.7531 13.663 0.060191 6.0191 0.20687 46.959 NaN 8009 2016 8 {'Barcelona'} {'ARGENTONA' } {'08 BARCELONA'} {'08009 ARGENTONA' } 3064 23 8 116 1221 0 4432 1123 12051 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 11.23 0.00093187 0.093187 30.64 0.0025425 0.25425 12.21 0.0010132 0.10132 44.32 0.0036777 0.36777 2016 8 0.19185 2067.6 2312 0.0024587 1.7946e+05 52268 522.68 0.043372 4.3372 1794.6 0.14891 14.891 0.12988 1565.2 NaN 8010 2016 8 {'Barcelona'} {'ARTÉS' } {'08 BARCELONA'} {'08010 ARTES' } 1217 14 0 13 405 0 1649 356 5596 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 3.56 0.00063617 0.063617 12.17 0.0021748 0.21748 4.05 0.00072373 0.072373 16.49 0.0029467 0.29467 2016 8 0.18256 1283.5 1021.6 0.0015263 80780 23528 235.28 0.042044 4.2044 807.8 0.14435 14.435 0.17363 971.64 NaN 8011 2016 8 {'Barcelona'} {'AVIÀ' } {'08 BARCELONA'} {'08011 AVIA' } 269 5 0 9 252 0 533 180 2257 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 1.8 0.00079752 0.079752 2.69 0.0011918 0.11918 2.52 0.0011165 0.11165 5.33 0.0023615 0.23615 2016 8 0.11769 541.32 265.63 0.00064371 21953 6394 63.94 0.028329 2.8329 219.53 0.097266 9.7266 0.18156 409.79 NaN 8012 2016 8 {'Barcelona'} {'AVINYÓ' } {'08 BARCELONA'} {'08012 AVINYO' } 844 5 0 9 199 0 1054 140 2212 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 1.4 0.00063291 0.063291 8.44 0.0038156 0.38156 1.99 0.00089964 0.089964 10.54 0.0047649 0.47649 2016 8 0.26231 241.59 580.22 0.00028729 43744 12741 127.41 0.057599 5.7599 437.44 0.19776 19.776 0.082678 182.88 NaN 8013 2016 8 {'Barcelona'} {'AVINYONET DEL PENEDÈS' } {'08 BARCELONA'} {'08013 AVINYONET DEL PENEDES' } 296 16 0 8 167 0 487 145 1665 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 1.45 0.00087087 0.087087 2.96 0.0017778 0.17778 1.67 0.001003 0.1003 4.87 0.0029249 0.29249 2016 8 0.15222 364.14 253.45 0.00043302 20349 5926.9 59.269 0.035597 3.5597 203.49 0.12222 12.222 0.16556 275.66 NaN 8014 2016 8 {'Barcelona'} {'AIGUAFREDA' } {'08 BARCELONA'} {'08014 AIGUAFREDA' } 511 5 0 13 203 0 728 198 2467 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 1.98 0.00080259 0.080259 5.11 0.0020713 0.20713 2.03 0.00082286 0.082286 7.28 0.002951 0.2951 2016 8 0.17375 550.96 428.64 0.00065518 33625 9793.7 97.937 0.039699 3.9699 336.25 0.1363 13.63 0.16906 417.08 NaN 8015 2016 8 {'Barcelona'} {'BADALONA' } {'08 BARCELONA'} {'08015 BADALONA' } 42596 75 65 903 12418 0 56057 12782 2.1563e+05 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 127.82 0.00059276 0.059276 425.96 0.0019754 0.19754 124.18 0.00057588 0.057588 560.57 0.0025996 0.25996 2016 8 0.17721 55974 38212 0.066562 2.9952e+06 8.7236e+05 8723.6 0.040456 4.0456 29952 0.1389 13.89 0.1965 42373 NaN 8016 2016 8 {'Barcelona'} {'BAGÀ' } {'08 BARCELONA'} {'08016 BAGA' } 203 5 0 6 208 0 419 167 2162 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 1.67 0.00077243 0.077243 2.03 0.00093895 0.093895 2.08 0.00096207 0.096207 4.19 0.001938 0.1938 2016 8 0.10977 592.56 237.32 0.00070465 20245 5896.4 58.964 0.027273 2.7273 202.45 0.093639 9.3639 0.20748 448.58 NaN
tablesmall
tablesmall = 1962×4 table
codigo_municipio codigo_provincia year PIBstatsinstitute ________________ ________________ ____ _________________ 8001 8 2011 518.2 8001 8 2012 456.3 8001 8 2013 448.9 8001 8 2014 532.9 8001 8 2015 540 8001 8 2016 564.2 8001 8 2017 596.2 8001 8 2018 621.8 8001 8 2019 649.2 8003 8 2011 164.9 8003 8 2012 158 8003 8 2013 147.5 8003 8 2014 157.2 8003 8 2015 157.5 8003 8 2016 162.6 8003 8 2017 177
tabletest=outerjoin(tablecatalunya,tablesmall,'LeftKeys',{'codigo_municipio','year','codigo_provincia'},'RightKeys',{'codigo_municipio','year','codigo_provincia'},'MergeKeys',1)
tabletest = 2695×92 table
codigo_municipio year codigo_provincia name_provincia name_municipio provincia municipio general agrario mar hogar autonomos carbon total_afiliados empresas poblacion PIBNational PIBrNational VABNational VABrNational ImpuestosNational ImpuestosrNational empresasNational empresasrNational generalNational generalrNational autonomosNational autonomosrNational total_afiliadosNational total_afiliadosrNational poblacionNational IPCNational PIBProvincial PIBrProvincial PIBrpProvincial PIBpProvincial VABProvincial VABrProvincial VABrpProvincial VABpProvincial ImpuestosProvincial ImpuestosrProvincial ImpuestosrpProvincial ImpuestospProvincial empresasProvincial empresasrProvincial empresasrpProvincial empresaspProvincial generalProvincial generalrProvincial generalrpProvincial generalpProvincial autonomosProvincial autonomosrProvincial autonomosrpProvincial autonomospProvincial total_afiliadosProvincial total_afiliadosrProvincial total_afiliadosrpProvincial total_afiliadospProvincial poblacionProvincial IPCProvincial empresasr empresasrp empresasp generalr generalrp generalp autonomosr autonomosrp autonomosp total_afiliadosr total_afiliadosrp total_afiliadosp yeardummy provincedummy VABrp_pred temp VABr_pred share_province DISTRIBUIDO DISPONIBLE DISPONIBLEr DISPONIBLErp DISPONIBLEp DISTRIBUIDOr DISTRIBUIDOrp DISTRIBUIDOp DISTRIBUIDOrp_pred DISTRIBUIDOr_pred PIBstatsinstitute_tablecatalunya PIBstatsinstitute_tablesmall ________________ ____ ________________ ______________ ______________________ ________________ ____________________________ _______ _______ ___ _____ _________ ______ _______________ ________ _________ ___________ ____________ ___________ ____________ _________________ __________________ ________________ _________________ _______________ ________________ _________________ __________________ _______________________ ________________________ _________________ ___________ _____________ ______________ _______________ ______________ _____________ ______________ _______________ ______________ ___________________ ____________________ _____________________ ____________________ __________________ ___________________ ____________________ ___________________ _________________ __________________ ___________________ __________________ ___________________ ____________________ _____________________ ____________________ _________________________ __________________________ ___________________________ __________________________ ___________________ _____________ _________ __________ _________ ________ __________ ________ __________ ___________ __________ ________________ _________________ ________________ ___________ _____________ __________ ______ _________ ______________ ___________ __________ ___________ ____________ ___________ ____________ _____________ ____________ __________________ _________________ ________________________________ ____________________________ 8001 2011 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 518.2 8001 2012 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 456.3 8001 2013 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 448.9 8001 2014 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 532.9 8001 2015 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 540 8001 2016 8 {'Barcelona'} {'ABRERA' } {'08 BARCELONA'} {'08001 ABRERA' } 5824 6 0 25 649 0 6504 779 12216 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 7.79 0.00063769 0.063769 58.24 0.0047675 0.47675 6.49 0.00053127 0.053127 65.04 0.0053242 0.53242 2016 8 0.32472 1192.1 3966.7 0.0014176 3.174e+05 92444 924.44 0.075675 7.5675 3174 0.25982 25.982 0.073871 902.41 NaN 564.2 8001 2017 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 596.2 8001 2018 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 621.8 8001 2019 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 649.2 8002 2016 8 {'Barcelona'} {'AGUILAR DE SEGARRA'} {'08 BARCELONA'} {'08002 AGUILAR DE SEGARRA'} 16 0 0 5 34 0 52 29 253 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 0.29 0.0011462 0.11462 0.16 0.00063241 0.063241 0.34 0.0013439 0.13439 0.52 0.0020553 0.20553 2016 8 0.080642 62.07 20.402 7.3811e-05 1619.4 471.67 4.7167 0.018643 1.8643 16.194 0.064009 6.4009 0.18572 46.988 NaN NaN 8003 2011 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 164.9 8003 2012 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 158 8003 2013 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 147.5 8003 2014 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 157.2 8003 2015 8 {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 157.5 8003 2016 8 {'Barcelona'} {'ALELLA' } {'08 BARCELONA'} {'08003 ALELLA' } 1413 13 0 299 1196 0 2921 1098 9632 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 10.98 0.00114 0.114 14.13 0.001467 0.1467 11.96 0.0012417 0.12417 29.21 0.0030326 0.30326 2016 8 0.12778 2002.3 1230.8 0.0023811 98352 28646 286.46 0.02974 2.974 983.52 0.10211 10.211 0.15737 1515.8 NaN 162.6
If you want only the values that are found in the right table:
tabletest2=tabletest;
tabletest2(isnan(tabletest2.PIBstatsinstitute_tablesmall),:)=[]
tabletest2 = 1962×92 table
codigo_municipio year codigo_provincia name_provincia name_municipio provincia municipio general agrario mar hogar autonomos carbon total_afiliados empresas poblacion PIBNational PIBrNational VABNational VABrNational ImpuestosNational ImpuestosrNational empresasNational empresasrNational generalNational generalrNational autonomosNational autonomosrNational total_afiliadosNational total_afiliadosrNational poblacionNational IPCNational PIBProvincial PIBrProvincial PIBrpProvincial PIBpProvincial VABProvincial VABrProvincial VABrpProvincial VABpProvincial ImpuestosProvincial ImpuestosrProvincial ImpuestosrpProvincial ImpuestospProvincial empresasProvincial empresasrProvincial empresasrpProvincial empresaspProvincial generalProvincial generalrProvincial generalrpProvincial generalpProvincial autonomosProvincial autonomosrProvincial autonomosrpProvincial autonomospProvincial total_afiliadosProvincial total_afiliadosrProvincial total_afiliadosrpProvincial total_afiliadospProvincial poblacionProvincial IPCProvincial empresasr empresasrp empresasp generalr generalrp generalp autonomosr autonomosrp autonomosp total_afiliadosr total_afiliadosrp total_afiliadosp yeardummy provincedummy VABrp_pred temp VABr_pred share_province DISTRIBUIDO DISPONIBLE DISPONIBLEr DISPONIBLErp DISPONIBLEp DISTRIBUIDOr DISTRIBUIDOrp DISTRIBUIDOp DISTRIBUIDOrp_pred DISTRIBUIDOr_pred PIBstatsinstitute_tablecatalunya PIBstatsinstitute_tablesmall ________________ ____ ________________ ______________ ______________ ________________ ________________ _______ _______ ___ _____ _________ ______ _______________ ________ _________ ___________ ____________ ___________ ____________ _________________ __________________ ________________ _________________ _______________ ________________ _________________ __________________ _______________________ ________________________ _________________ ___________ _____________ ______________ _______________ ______________ _____________ ______________ _______________ ______________ ___________________ ____________________ _____________________ ____________________ __________________ ___________________ ____________________ ___________________ _________________ __________________ ___________________ __________________ ___________________ ____________________ _____________________ ____________________ _________________________ __________________________ ___________________________ __________________________ ___________________ _____________ _________ __________ _________ ________ _________ ________ __________ ___________ __________ ________________ _________________ ________________ ___________ _____________ __________ ______ _________ ______________ ___________ __________ ___________ ____________ ___________ ____________ _____________ ____________ __________________ _________________ ________________________________ ____________________________ 8001 2011 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 518.2 8001 2012 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 456.3 8001 2013 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 448.9 8001 2014 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 532.9 8001 2015 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 540 8001 2016 8 {'Barcelona'} {'ABRERA'} {'08 BARCELONA'} {'08001 ABRERA'} 5824 6 0 25 649 0 6504 779 12216 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 7.79 0.00063769 0.063769 58.24 0.0047675 0.47675 6.49 0.00053127 0.053127 65.04 0.0053242 0.53242 2016 8 0.32472 1192.1 3966.7 0.0014176 3.174e+05 92444 924.44 0.075675 7.5675 3174 0.25982 25.982 0.073871 902.41 NaN 564.2 8001 2017 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 596.2 8001 2018 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 621.8 8001 2019 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 649.2 8003 2011 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 164.9 8003 2012 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 158 8003 2013 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 147.5 8003 2014 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 157.2 8003 2015 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 157.5 8003 2016 8 {'Barcelona'} {'ALELLA'} {'08 BARCELONA'} {'08003 ALELLA'} 1413 13 0 299 1196 0 2921 1098 9632 1.1128e+09 1.1128e+07 1.0097e+09 1.0097e+07 1.0305e+08 1.0305e+06 3.2366e+06 32366 1.3242e+07 1.3242e+05 3.1913e+06 31913 1.7742e+07 1.7742e+05 4.6557e+07 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.9212e+05 100 10.98 0.00114 0.114 14.13 0.001467 0.1467 11.96 0.0012417 0.12417 29.21 0.0030326 0.30326 2016 8 0.12778 2002.3 1230.8 0.0023811 98352 28646 286.46 0.02974 2.974 983.52 0.10211 10.211 0.15737 1515.8 NaN 162.6 8003 2017 8 {0×0 char } {0×0 char} {0×0 char } {0×0 char } NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN <undefined> <undefined> NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 177
  1 Comment
O.Hubert
O.Hubert on 4 Jul 2022
Thank you for the time you spent on my question,
Indeed, I was essentially trying to concatenate the table vertically. I figured it out in the end.

Sign in to comment.

More Answers (1)

Peter Perkins
Peter Perkins on 13 Jun 2022
As Kevin implies, your are using all four variables in smalltable as keys. That makes no sense. On top of that, there are NO combinations of those four keys that are common across the two tables, and so your outerjoin is, in effect, a combination horz/vertcat that puts tablecatalunya in the upper left corner and smalltable in the lower right corner.
You need to figure out what you really want.
  1 Comment
O.Hubert
O.Hubert on 4 Jul 2022
Thank you,
Indeed, I was essentially trying to concatenate the table. I figured it out in the end.

Sign in to comment.

Categories

Find more on Tables in Help Center and File Exchange

Tags

Products


Release

R2021b

Community Treasure Hunt

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

Start Hunting!