将Matlab数据文件读入Python，需要导出为CSV

Question

我已将包含大量数组作为数据集的 Matlab 文件读入 Python，使用以下命令将 Matlab 字典存储在变量名称mat下：

mat = loadmat('Sample Matlab Extract.mat')

有没有办法然后我可以使用 Python 的写入 csv 功能来保存我读入 Python 的这个 Matlab 字典变量作为逗号分隔的文件？

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对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“mat”字典变量内的数组中的所有相应元素？

Answer 1

函数scipy.io.loadmat生成一个看起来像这样的字典：

{'__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)}

听起来您想要做的是使用键“a”、“b”等作为列名和它们对应的数组作为与每列关联的数据制作一个 .csv 文件。 如果是这样，我建议使用pandas制作一个格式良好的数据集，该数据集可以导出为 .csv 文件。 首先，您需要清除字典的注释成员（所有以“__”开头的键）。 然后，您想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。 您的代码如下所示：

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.items()}) # compatible for both python 2.x and python 3.x

data.to_csv("example.csv")

Answer 2

这是将任何 .mat 文件转换为 .csv 文件的正确解决方案。 尝试一下

   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=',')

Answer 3

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

Answer 4

使用以下代码读取 matfile (.MAT) data = scipy.io.loadmat(files[0])

给出值和键的字典

和“' header '、' version '、' globals '”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，然后使用其余标题制作数据框，最后将列值分配给相应的列标题