我已经阅读了一个包含大量数组作为数据集的Matlab文件到Python中,使用以下命令在变量名mat
下存储Matlab Dictionary:
mat = loadmat('Sample Matlab Extract.mat')
有没有办法可以使用Python编写csv功能来保存这个我在Python中作为逗号分隔文件读取的Matlab字典变量?
with open('mycsvfile.csv','wb') as f:
w = csv.writer(f)
w.writerows(mat.items())
f.close()
创建一个CSV文件,其中一列包含字典中的数组名称,然后另一列包含每个相应数组的第一个元素。有没有办法利用与此类似的命令来获取“垫子”内部阵列中的所有相应元素?字典变量?
答案 0 :(得分:7)
函数scipy.io.loadmat
生成一个如下所示的字典:
{'__globals__': [],
'__header__': 'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: MACI, Created on: Wed Sep 24 16:11:51 2014',
'__version__': '1.0',
'a': array([[1, 2, 3]], dtype=uint8),
'b': array([[4, 5, 6]], dtype=uint8)}
听起来你要做的就是制作.csv文件,其中包含键" a"," b"等作为列名及其对应的数组作为数据与每列相关联。如果是这样,我建议使用pandas
制作格式良好的数据集,该数据集可以导出到.csv文件。首先,您需要清除字典中的注释成员(所有键以" __"开头)。然后,您希望将字典中的每个项目值转换为pandas.Series
对象。然后可以将字典转换为pandas.DataFrame
对象,该对象也可以保存为.csv文件。你的代码看起来像这样:
import scipy.io
import pandas as pd
mat = scipy.io.loadmat('matex.mat')
mat = {k:v for k, v in mat.items() if k[0] != '_'}
data = pd.DataFrame({k: pd.Series(v[0]) for k, v in mat.iteritems()})
data.to_csv("example.csv")
答案 1 :(得分:3)
这是将任何.mat文件转换为.csv文件的正确解决方案。试试吧
import scipy.io
import numpy as np
data = scipy.io.loadmat("file.mat")
for i in data:
if '__' not in i and 'readme' not in i:
np.savetxt(("file.csv"),data[i],delimiter=',')
答案 2 :(得分:0)
import scipy.io
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
class MatDataToCSV():
def init(self):
pass
def convert_mat_tocsv(self):
mat = scipy.io.loadmat('wiki.mat')
instances = mat['wiki'][0][0][0].shape[1]
columns = ["dob", "photo_taken", "full_path", "gender",\
"name", "face_location", "face_score", "second_face_score"]
df = pd.DataFrame(index = range(0,instances), columns = columns)
for i in mat:
if i == "wiki":
current_array = mat[i][0][0]
for j in range(len(current_array)):
df[columns[j]] = pd.DataFrame(current_array[j][0])
return df
答案 3 :(得分:0)
使用以下代码读取matfile(.MAT) 数据= scipy.io.loadmat(文件[0])
提供值和键的字典
和“'标头','版本','全局变量'”这些是我们需要删除的一些默认值
cols=[]
for i in data:
if '__' not in i :
cols.append(i)
temp_df=pd.DataFrame(columns=cols)
for i in data:
if '__' not in i :
temp_df[i]=(data[i]).ravel()
我们使用“ if'__'not in i:”删除不需要的标题值,然后使用其余标题创建数据框,最后将列值分配给相应的列标题