添加链接
link之家
链接快照平台
  • 输入网页链接,自动生成快照
  • 标签化管理网页链接

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 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。