其调用格式为:
data = csvread(csv_file, R, C, RNG)
其中csv_file为要读取的csv文件,R为从第R行开始读取,C为从第C列开始读取,RNG为读取的行列范围,比如 RNG = [R1,C1, R2, C2]。值得注意的是,虽然matlab默认的序号一般是从1开始,但是对于R和C的设置却是从0开始的,也即,如果想要从文件中的第一行读取,则R应该设为0。
使用csvread读取csv文件的前提是csv文件为纯数值文件,如果文件中含有字符就会报错。比如无法读取如下带有表头的文件。
可有时,表头的信息对于后续的数据分析是必要或者更方便的,我们就需要将表头信息读取进来,csvread函数就无法满足该需求了。
此时,我们可以使用比较原始的函数importdata,其调用格式为:
headerData = importdata(csv_file)
该函数会返回一个struct类型结果,并会自动将文本与数值分别保存在两个变量中例如上述的表格,其结果为:
其中data中为数值结果,
textdata中为字符结果
此时,我们可通过对字符变量索引来获取表头信息,比如,获取表头中的第5个变量,
可通过命令
headerName = headerdata.textdata{1,5}
得到对应的表头变量,以供后续使用。
一.第一种方法用代码
读取
用代码
读取
:
(1)如果你要读的
文件
里面都是数字的话,用
csv
read函数,它有三种方式
读取
,但是它的缺点就是只能
读取
全是数值的
文件
(简单来说,只能读数字,汉字,英文读不了。)具体使用方式,
第一种:M =
CSV
READ(‘FILENAME’) ,直接
读取
csv
文件
的数据,并返回给M
第二种:M =
CSV
R...
1、M =
csv
read('filename')
2、M =
csv
read('filename', row, col)
3、M =
csv
read('filename', row, col, range)
第一种方法中,直接输入
文件
名,将数据读
1、用
csv
read函数
注意:
csv
read函数只试用与用逗号分隔的纯数字
文件
第一种:M =
CSV
READ('FILENAME') ,直接
读取
csv
文件
的数据,并返回给M
第二种:M =
CSV
READ('FILENAME',R,C) ,
读取
csv
文件
中从第R-1行,第C-1列的数据开始的数据,这对带有头
文件
说明的
csv
文件
(如示波器等采集的
文件
)的
读取
是很重要的。
第三种:M =
Path = ‘F:\09 港珠澳数据\最新数据\DMP\2020-05-01’;
File = dir(fullfile(Path,’*.
csv
’));
FileNames = {File.name}’; %%转置
str=string(FileNames);
Length_Names = size(FileNames,1);
Path1=‘E:\22 学习相关\
MATLAB
\text2’;
for k=1:Length_Names
K_Trace = s
可以看到他是有抬头,并且不是纯数据的
csv
文件
。
如果使用
csv
read
读取
data=
csv
read('mc1data.
csv
',1,0);%
csv
read只能
读取
纯数据
csv
read(fid,start row,start column)
fid:要
读取
的
csv
文件
名
start row:开始
读取
的行(第一行是0,第...
Matlab
读取
超大型
CSV
文件
可以采取以下几种方法:
1. 使用fread函数:根据
CSV
文件
的格式,可以使用fread函数按照二进制形式
读取
文件
。首先可以通过fopen函数打开
CSV
文件
,然后使用fread函数逐块地
读取
数据,并指定每块的大小。
读取
完毕后,再使用fread函数
读取
文件
结尾的剩余数据。
2. 使用textscan函数:textscan函数可以按列
读取
CSV
文件
。首先可以使用fopen函数打开
CSV
文件
,然后使用textscan函数按照指定的格式
读取
数据。通过设置'HeaderLines'参数可以跳过
文件
的头部行。同时,可以使用textscan函数的'ReturnOnError'参数处理解析错误的情况。
3. 分批
读取
:如果
CSV
文件
的大小超过了
Matlab
的内存限制,可以采用分批
读取
的方法。首先可以通过fopen函数打开
CSV
文件
,然后逐批
读取
数据,并进行相应的处理。
读取
完毕后,再
读取
下一批数据,直到
文件
读取
完成。
需要注意的是,在处理超大型
CSV
文件
时,应尽量减少内存的使用,避免程序崩溃或运行缓慢。可以考虑使用适当的数据压缩技术、选择合适的数据处理算法等方法来提高数据
读取
的效率。此外,还可以使用并行计算技术来加快数据
读取
的速度。