matlab数据文件到pandas DataFrame [重复]

Question

有没有将matlab .mat（matlab 格式数据）文件转换为 Panda DataFrame 的标准方法？

我知道使用scipy.io 可以解决问题，但我想知道是否有直接的方法。

Answer 1

我找到了 2 种方式：scipy 或 mat4py。

1. mat4py

从 MAT 文件中加载数据

函数 loadmat 将存储在 MAT 文件中的所有变量加载到 简单的 Python 数据结构，仅使用 Python 的 dict 和 list 对象。数值和元胞数组转换为按行排序的嵌套 列表。数组被压缩以消除只有一个元素的数组。 生成的数据结构由简单类型组成，它们是 兼容 JSON 格式。

示例：将 MAT 文件加载到 Python 数据结构中：

data = loadmat('datafile.mat')

发件人：

https://pypi.python.org/pypi/mat4py/0.1.0

1. Scipy：

例子：

import numpy as np
from scipy.io import loadmat  # this is the SciPy module that loads mat-files
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, date, time
import pandas as pd

mat = loadmat('measured_data.mat')  # load mat-file
mdata = mat['measuredData']  # variable in mat file
mdtype = mdata.dtype  # dtypes of structures are "unsized objects"
# * SciPy reads in structures as structured NumPy arrays of dtype object
# * The size of the array is the size of the structure array, not the number
#   elements in any particular field. The shape defaults to 2-dimensional.
# * For convenience make a dictionary of the data using the names from dtypes
# * Since the structure has only one element, but is 2-D, index it at [0, 0]
ndata = {n: mdata[n][0, 0] for n in mdtype.names}
# Reconstruct the columns of the data table from just the time series
# Use the number of intervals to test if a field is a column or metadata
columns = [n for n, v in ndata.iteritems() if v.size == ndata['numIntervals']]
# now make a data frame, setting the time stamps as the index
df = pd.DataFrame(np.concatenate([ndata[c] for c in columns], axis=1),
                  index=[datetime(*ts) for ts in ndata['timestamps']],
                  columns=columns)

发件人：

http://poquitopicante.blogspot.fr/2014/05/loading-matlab-mat-file-into-pandas.html

1. 最后你可以使用 PyHogs 但仍然使用 scipy：

读取复杂的.mat 文件。

此笔记本显示了读取 Matlab .mat 文件的示例， 将数据转换为带有循环的可用字典，一个简单的绘图 数据。

http://pyhogs.github.io/reading-mat-files.html

Answer 2

方法：
正如你提到的 scipy

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

使用matlab engine：

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
content = eng.load("example.mat",nargout=1)