MATLAB: Cut timetable data following certain conditions

cutloctimetable

I have created a timetable that has one minute timesteps. I would like to take this timetable and create most likely a cell object of chunks of the data following these conditions listed below. If there is a better way to get this data, I'd love to hear suggestions. Thanks!
Criteria:
-to keep data
  1. At least 5 min of continuous data (so positive, non-zero values)
  2. Maximum of 5 minutes of no non-zero values between times whne data is present.
-to break up data into chunks.
  1. No data for at least 60 minutes.
So, if there are five or more records with data, it should be taken and saved until the continuous records stop or, less than 6 values of no data between records occur. Then, after finding all these groups of data, I'd like to separate the groups with 60 minutes or more of no data between them.
Here's some sample data (timetable format):
'06-Feb-2019 03:40:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:41:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:42:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:43:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:44:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:45:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:46:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:47:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:48:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:49:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:50:00'	0.000900000000000000	0.00266666666666667
'06-Feb-2019 03:51:00'	0.00218333333333333	0.0195000000000000
'06-Feb-2019 03:52:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:53:00'	0.00213333333333333	0.0118333333333333
'06-Feb-2019 03:54:00'	0.00286666666666667	0.0161666666666667
'06-Feb-2019 03:55:00'	0.00311666666666667	0.0213333333333333
'06-Feb-2019 03:56:00'	0.00161666666666667	0.00833333333333333
'06-Feb-2019 03:57:00'	0.00313333333333333	0.0173333333333333
'06-Feb-2019 03:58:00'	0.000633333333333333	0.00200000000000000
'06-Feb-2019 03:59:00'	0.00451666666666667	0.0521666666666667
'06-Feb-2019 04:00:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:01:00'	0.000616666666666667	0.00183333333333333
'06-Feb-2019 04:02:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:03:00'	0.000466666666666667	0.00133333333333333
'06-Feb-2019 04:04:00'	0.000500000000000000	0.00116666666666667
'06-Feb-2019 04:05:00'	0.00281666666666667	0.0141666666666667
'06-Feb-2019 04:06:00'	0.00376666666666667	0.0195000000000000
'06-Feb-2019 04:07:00'	0.00371666666666667	0.0150000000000000
'06-Feb-2019 04:08:00'	0.00235000000000000	0.00800000000000000
'06-Feb-2019 04:09:00'	0.00370000000000000	0.0151666666666667
'06-Feb-2019 04:10:00'	0.00341666666666667	0.0245000000000000
'06-Feb-2019 04:11:00'	0.00320000000000000	0.0170000000000000
'06-Feb-2019 04:12:00'	0.00410000000000000	0.0181666666666667
'06-Feb-2019 04:13:00'	0.00535000000000000	0.0396666666666667
'06-Feb-2019 04:14:00'	0.0116666666666667	0.0598333333333333
'06-Feb-2019 04:15:00'	0.00908333333333333	0.0375000000000000
'06-Feb-2019 04:16:00'	0.00708333333333333	0.0265000000000000
'06-Feb-2019 04:17:00'	0.00408333333333333	0.0126666666666667
'06-Feb-2019 04:18:00'	0.00598333333333333	0.0451666666666667
'06-Feb-2019 04:19:00'	0.0410166666666667	0.397333333333333
'06-Feb-2019 04:20:00'	0.0596166666666667	0.680333333333333
'06-Feb-2019 04:21:00'	0.0482500000000000	0.554166666666667
'06-Feb-2019 04:22:00'	0.0347333333333333	0.447500000000000
'06-Feb-2019 04:23:00'	0.00551666666666667	0.0335000000000000
'06-Feb-2019 04:24:00'	0.00425000000000000	0.0196666666666667
'06-Feb-2019 04:25:00'	0.00553333333333333	0.0450000000000000
'06-Feb-2019 04:26:00'	0.00823333333333333	0.0691666666666667
'06-Feb-2019 04:27:00'	0.00661666666666667	0.0560000000000000
'06-Feb-2019 04:28:00'	0.00968333333333333	0.0676666666666667
'06-Feb-2019 04:29:00'	0.00733333333333333	0.0455000000000000
'06-Feb-2019 04:30:00'	0.00471666666666667	0.0340000000000000
'06-Feb-2019 04:31:00'	0.00295000000000000	0.0191666666666667
'06-Feb-2019 04:32:00'	0.00441666666666667	0.0326666666666667
'06-Feb-2019 04:33:00'	0.00618333333333333	0.0575000000000000
'06-Feb-2019 04:34:00'	0.00696666666666667	0.0793333333333333
'06-Feb-2019 04:35:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:36:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:37:00'	0.000966666666666667	0.00616666666666667
'06-Feb-2019 04:38:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:39:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:40:00'	0	0
The data above should all be grouped together becasue breaks from 3:50 to 4:37 are less than 5 minutes. Let's assume that between the first timestep and ending timestep there were 60 consecutive zero values. I should metion that in all cases if one Variable is = 0 the second one will as well.

Best Answer

Well, that took a little more time than I anticipated!
Here's a demo with inline comments explaining the details.
I added a few lines to the demo data from your question so that some data at the end would be excluded. Here I just convert the data into a timetable. 
% Create demo data (Column vector)
t = {'06-Feb-2019 03:40:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:41:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:42:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:43:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:44:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:45:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:46:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:47:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:48:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:49:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:50:00'	0.000900000000000000	0.00266666666666667
'06-Feb-2019 03:51:00'	0.00218333333333333	0.0195000000000000
'06-Feb-2019 03:52:00'	0	0
'06-Feb-2019 03:53:00'	0.00213333333333333	0.0118333333333333
'06-Feb-2019 03:54:00'	0.00286666666666667	0.0161666666666667
'06-Feb-2019 03:55:00'	0.00311666666666667	0.0213333333333333
'06-Feb-2019 03:56:00'	0.00161666666666667	0.00833333333333333
'06-Feb-2019 03:57:00'	0.00313333333333333	0.0173333333333333
'06-Feb-2019 03:58:00'	0.000633333333333333	0.00200000000000000
'06-Feb-2019 03:59:00'	0.00451666666666667	0.0521666666666667
'06-Feb-2019 04:00:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:01:00'	0.000616666666666667	0.00183333333333333
'06-Feb-2019 04:02:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:03:00'	0.000466666666666667	0.00133333333333333
'06-Feb-2019 04:04:00'	0.000500000000000000	0.00116666666666667
'06-Feb-2019 04:05:00'	0.00281666666666667	0.0141666666666667
'06-Feb-2019 04:06:00'	0.00376666666666667	0.0195000000000000
'06-Feb-2019 04:07:00'	0.00371666666666667	0.0150000000000000
'06-Feb-2019 04:08:00'	0.00235000000000000	0.00800000000000000
'06-Feb-2019 04:09:00'	0.00370000000000000	0.0151666666666667
'06-Feb-2019 04:10:00'	0.00341666666666667	0.0245000000000000
'06-Feb-2019 04:11:00'	0.00320000000000000	0.0170000000000000
'06-Feb-2019 04:12:00'	0.00410000000000000	0.0181666666666667
'06-Feb-2019 04:13:00'	0.00535000000000000	0.0396666666666667
'06-Feb-2019 04:14:00'	0.0116666666666667	0.0598333333333333
'06-Feb-2019 04:15:00'	0.00908333333333333	0.0375000000000000
'06-Feb-2019 04:16:00'	0.00708333333333333	0.0265000000000000
'06-Feb-2019 04:17:00'	0.00408333333333333	0.0126666666666667
'06-Feb-2019 04:18:00'	0.00598333333333333	0.0451666666666667
'06-Feb-2019 04:19:00'	0.0410166666666667	0.397333333333333
'06-Feb-2019 04:20:00'	0.0596166666666667	0.680333333333333
'06-Feb-2019 04:21:00'	0.0482500000000000	0.554166666666667
'06-Feb-2019 04:22:00'	0.0347333333333333	0.447500000000000
'06-Feb-2019 04:23:00'	0.00551666666666667	0.0335000000000000
'06-Feb-2019 04:24:00'	0.00425000000000000	0.0196666666666667
'06-Feb-2019 04:25:00'	0.00553333333333333	0.0450000000000000
'06-Feb-2019 04:26:00'	0.00823333333333333	0.0691666666666667
'06-Feb-2019 04:27:00'	0.00661666666666667	0.0560000000000000
'06-Feb-2019 04:28:00'	0.00968333333333333	0.0676666666666667
'06-Feb-2019 04:29:00'	0.00733333333333333	0.0455000000000000
'06-Feb-2019 04:30:00'	0.00471666666666667	0.0340000000000000
'06-Feb-2019 04:31:00'	0.00295000000000000	0.0191666666666667
'06-Feb-2019 04:32:00'	0.00441666666666667	0.0326666666666667
'06-Feb-2019 04:33:00'	0.00618333333333333	0.0575000000000000
'06-Feb-2019 04:34:00'	0.00696666666666667	0.0793333333333333
'06-Feb-2019 04:35:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:36:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:37:00'	0.000966666666666667	0.00616666666666667
'06-Feb-2019 04:38:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:39:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:40:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:41:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:42:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:43:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:44:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:45:00'	0	0
'06-Feb-2019 04:46:00'	0.000966666666666667	0.00616666666666667
'06-Feb-2019 04:47:00'	0.000966666666666667	0.00616666666666667
'06-Feb-2019 04:48:00'	0	0}; 
dates = datetime(t(:,1),'InputFormat','dd-MMM-yyyy HH:mm:ss'); % datetime vector
TT = array2timetable(cell2mat(t(:,2:end)),'RowTimes', dates);  % timetable
From here forward the only input is TT which is the timetable produced above. This adds two new columns to the timetable:
  • Safe which is a logical vector identifying the groups of consecutive data +/- 5 rows.
  • Group which identifies the group number for each consecutive block (this example data only has 1 block). 
% Identify rows with missing data in any column.  Missing data 
% are considered to be values of 0. 
missingIdx = any(TT{:,:}==0,2); 
% Identify groups of consecutive data
consecGroups = bwlabel(~missingIdx);  %req image processing toolbox
consecGroups(consecGroups==0) = nan; 
groupDuration = splitapply(@range, TT.Properties.RowTimes, consecGroups); 
% mark grouped data that spans time greater than minTime as safe
minTime = minutes(5); 
safe = false(size(consecGroups)); 
safe(ismember(consecGroups,find(groupDuration > minTime))) = true; 
% Locate not-safe data that are within maxRows number of rows from safe data
maxRows = 5; 
notSafeRows = find(~safe); 
select = min(abs(find(safe)-notSafeRows.')) < maxRows;  % implicit expansion requires >=r2016b; 'safe' is col vec
safe(notSafeRows(select)) = true; 
% Assign safe vector to timetable and group number
TT.Safe = safe; 
TT.Group = bwlabel(safe);  %requires image proc toolbox
Now if you want to perform statistics on a certain group, 
sum(TT.Var1(TT.Group==1))
Related Question