将 python Dataframe 转换为 Matlab 文件

Question

我正在尝试将 python Dataframe 转换为 Matlab (.mat) 文件。

我最初有一个使用 panda.read_csv 导入的 txt （脑电图信号）：

MyDataFrame = pd.read_csv("data.txt",sep=';',decimal='.')，data.txt 是一个带有标签的二维数组。这将创建一个如下所示的数据框。

为了将其转换为 .mat，我尝试了这个解决方案，其想法是将数据帧转换为列表字典，但在尝试了该解决方案的各个方面后，它仍然不成功。

scipy.io.savemat('EEG_data.mat', {'struct':MyDataFrame.to_dict("list")})

它确实创建了一个 .mat 文件，但没有正确保存我的数据框。我获得的文件看起来像这样，所以所有的值基本上都消失了，当你查看它们时，你看到的剩余标签都是空的。

我还尝试使用mat4py，它旨在将 python 结构导出到 Matlab 文件中，但它也不起作用。我不明白为什么，因为将我的数据帧转换为列表字典正是根据 mat4py 文档应该做的。

Answer 1

我相信以前的解决方案对您不起作用的原因是您的DataFrame列名称不是有效的 MATLABstruct字段名称，因为它们包含空格和/或以数字字符开头。

当我做：

import pandas as pd
import scipy.io
MyDataFrame = pd.read_csv('eeg.txt',sep=';',decimal='.')
truncDataFrame = MyDataFrame[0:1000] # reduce data size for test purposes
scipy.io.savemat('EEGdata1.mat', {'struct1':truncDataFrame.to_dict("list")})

MATLAB 中的结果是一个具有 4 个字段reltime、datetime和iSensor的结构体quality。每个列都有 1000 个元素，因此这些列中的数据已转换，但其余数据丢失。

但是，如果我首先重命名 DataFrame 列：

truncDataFrame.rename(columns=lambda x:'col_' + x.replace(' ', '_'), inplace=True)  
scipy.io.savemat('EEGdata2.mat', {'struct2':truncDataFrame.to_dict("list")})

MATLAB 中的结果是一个具有 36 个字段的结构体。这与您的 mat4py 解决方案的格式不同，但它确实包含（据我所知）源 DataFrame 中的所有数据。

（请注意，在您的问题中，您正在创建一个.mat包含名为 的变量的文件struct，当将其加载到 MATLAB 中时，它会屏蔽内置struct数据类型 - 这也可能会导致后续 MATLAB 代码出现问题。）