将mat文件读入混合数据类型的pandas dataFrame

import scipy.io as sio
mat=sio.loadmat('file.mat')# load mat-file
mdata = mat['myVar']  # variable in mat file 
ndata = {n: mdata[n][0,0] for n in mdata.dtype.names}
Columns = [n for n, v in ndata.items() if v.size == 1]
d=dict((c, ndata[c][0]) for c in Columns)
df=pd.DataFrame.from_dict(d)
display(df)

有一个用于此任务的很棒的库:pymatreader。

按照下面的步骤做:

安装包:pip Install pymatreader 导入此包的相关函数:from pymatreader Import read_mat 使用函数读取matlab结构:data = read_mat('matlab_struct.mat') 使用data.keys()来定位数据实际存储的位置。

钥匙通常会像:dict_keys([‘__header__’,‘__version__’,‘__globals__’,' data_opp '])。其中data_opp将是存储数据的实际键。当然，这个键的名称可以在不同的文件之间更改。

最后一步-创建你的数据帧:my_df = pd.DataFrame(data['data_opp'])

就是这样:)

首先将.mat文件保存为:

save('test.mat', '-v7')

之后，在Python中，使用常用的loadmat函数:

import scipy.io as sio
test = sio.loadmat('test.mat')

读取文件

import scipy.io
mat = scipy.io.loadmat(file_name)

检查MAT变量的类型

print(type(mat))
#OUTPUT - <class 'dict'>

字典中的键是MATLAB变量，值是分配给这些变量的对象。

既不scipy.io。savemat，或scipy.io.loadmat适用于MATLAB数组版本7.3。但好的部分是MATLAB版本7.3文件是hdf5数据集。因此，可以使用包括NumPy在内的许多工具读取它们。

对于Python，您将需要h5py扩展，这需要在您的系统上安装HDF5。

import numpy as np
import h5py
f = h5py.File('somefile.mat','r')
data = f.get('data/variable1')
data = np.array(data) # For converting to a NumPy array

将mat文件读入混合数据类型的pandas dataFrame

import scipy.io as sio
mat=sio.loadmat('file.mat')# load mat-file
mdata = mat['myVar']  # variable in mat file 
ndata = {n: mdata[n][0,0] for n in mdata.dtype.names}
Columns = [n for n, v in ndata.items() if v.size == 1]
d=dict((c, ndata[c][0]) for c in Columns)
df=pd.DataFrame.from_dict(d)
display(df)