Python读取mat文件,并转为csv文件的实例

初学Python,遇到需要将mat文件转为csv文件,看了很多博客,最后找到了解决办法,代码如下:

#方法1
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
import h5py
datapath = 'E:/workspacelxr/contem/data.mat'
file = h5py.File(datapath,'r')
file.keys()
def Print(name):print(name)
data = file['data'][:]
dfdata = pd.DataFrame(data)
datapath1 = 'E:/workspacelxr/contem/data.txt'
dfdata.to_csv(datapath1,index=False)
#方法2
import pandas as pd
import scipy
from scipy import io
features_struct = scipy.io.loadmat('E:/workspacelxr/contem/data.mat')
features = features_struct['data']
dfdata = pd.DataFrame(features)
datapath1 = 'E:/workspacelxr/contem/data.txt'
dfdata.to_csv(datapath1, index=False)

以上这篇Python读取mat文件,并转为csv文件的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件,而且csv模块是python内置的,不需要下载就可以直接用. 一.准备csv文件 文件名是 e:\t.csv,文件内容: org_id,org_name,state,emp_id 1,销售1,'1',123 2,销售2,'0',321 3,销售3,'1',231 1,,'1',1234 二.读取csv数据 代码非常简单: # -*- coding

  • 使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

    第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes) 第四:方法一

  • python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)的实例讲解

    利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

  • python读取与写入csv格式文件的示例代码

    在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为 dict 类型和 DataFrame 是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldna

  • python数据处理之如何选取csv文件中某几行的数据

    前言 有些人看到这个问题觉得不是问题,是嘛,不就是df.col[]函数嘛,其实忽略了一个重点,那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程,因为如果在面临亿万级别的大规模数据,得到的结果就是boom,boom,boom. 我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows,一个代表你要读几行,一个代表你从哪开始读,这就可以了,比如从第3行读取4个 示例代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],

  • Python导出数据到Excel可读取的CSV文件的方法

    本文实例讲述了Python导出数据到Excel可读取的CSV文件的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: import csv with open('eggs.csv', 'wb') as csvfile: #spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',quotechar='|', #quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) spamwriter = csv.writer(csvfile, dialect='excel') s

  • python读取csv文件示例(python操作csv)

    复制代码 代码如下: import csvfor line in open("test.csv"):name,age,birthday = line.split(",")name = name.strip(' \t\r\n');age = age.strip(' \t\r\n');birthday = birthday.strip(' \t\r\n'); print (name + '\t' + age + '\t' + birthday) csv文件 复制代码 代

  • Python实现读取及写入csv文件的方法示例

    本文实例讲述了Python实现读取及写入csv文件的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 新建csvData.csv文件,数据如下: 具体代码如下: # coding:utf-8 import csv # 读取csv文件方式1 csvFile = open("csvData.csv", "r") reader = csv.reader(csvFile) # 返回的是迭代类型 data = [] for item in reader: print(item) dat

  • python读取csv文件并把文件放入一个list中的实例讲解

    如下所示: #coding=utf8 ''' 读取CSV文件,把csv文件放在一份list中. ''' import csv class readCSV(object): def __init__(self,path="Demo.csv"): #创建一个属性用来保存要操作CSV的文件 self.path=path try: #打开一个csv文件,并赋予读的权限 self.csvHand=open(self.path,"r") #调用csv的reader函数读取csv

  • Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法

    PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

随机推荐