【发布时间】:2018-06-05 09:40:46
【问题描述】:
我正在努力让数据分析 + 导入 Excel 变得更加容易。
我有 3 种不同的数据类型,分别称为 data1、data2、data3。
我将它们存储在一个单元格数组中,measurements = cell(3,99)
“3”代表3种不同类型的数据,每个数字1-99代表我测量的一个对象。
我正在尝试将每种类型的所有文件合并在一起,因此我有 1 个用于 data1 的 Excel 文件、1 个用于 data2 的文件和 1 个用于 data3 的文件。
data1 和 data2 是行向量,而 data3 是二维矩阵。每个条目可以有不同的大小(尽管没有一个有意义的大)。
我目前的尝试:
for ii=1:99
data1File = sprintf('data1_%d.csv',ii);
data2File = sprintf('data2_%d.csv',ii);
data3File = sprintf('data3_%d.csv',ii);
csvwrite(data1File, measurements{1,ii});
csvwrite(data2File, measurements{2,ii});
csvwrite(data3File, measurements{3,ii});
end
这只是给了我每种数据类型的 99 个 csv 文件,效率极低。我尝试了许多不同的方法来合并它们(例如,dlmwrite),但都没有成功。
也试过了:
cell2csv('data1.csv',measurements(1,:), ',','2018','.');
奇怪的是,这仅适用于 data1,尽管 data2 也表示为行向量。但是,data1 包含更大的数字(通常接近 5.1*10^4),所以我认为小数点可能改变了一些东西。 我整天都在尝试这个问题,但没有运气。有什么建议吗?
【问题讨论】:
标签: matlab export-to-csv cell-array