Pandas：读取matlab数据文件并转换成DataFrame

在本文中，我们将介绍如何使用Python的Pandas库读取.mat类型的matlab数据文件，并将其转换为Pandas的DataFrame数据格式。
阅读更多：Pandas 教程

什么是 .mat 文件？

.mat文件是一种由matlab软件生成的二进制文件。通常包含矩阵、向量、结构、单个或多个变量，以及其他数据类型。存储在.mat文件中的数据可以在matlab中轻松访问和使用。

Pandas 读取.mat 文件

Pandas可以读取.mat文件并将其转换为pandas DataFrame对象。
我们先来看如何使用matlab保存数据。下面是一个名为“data.mat”的matlab数据文件。它有两个变量，分别是“x”和“y”。

x = [1 2 3 4 5];
y = [10 20 30 40 50];
save('data.mat', 'x', 'y')

现在我们将使用Python的Pandas库读取上面创建的.mat文件。首先，我们需要安装以下库：

!pip install scipy

现在，我们可以使用以下代码从.mat文件中读取数据：

import scipy.io

mat = scipy.io.loadmat('data.mat')

这将读取“data.mat”文件中的数据，并将其存储在Python变量“mat”中。让我们查看一下变量“mat”的结构：

print(mat)

运行以上代码将会得到以下输出：

{'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: nt, Created on: Thu Jan 07 21:37:10 2021', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'x': array([[1, 2, 3, 4, 5]]), 'y': array([[10, 20, 30, 40, 50]])}

我们可以看到，打印出来的“mat”变量包含四个元素。其中，'x': array([[1, 2, 3, 4, 5]]) 和 'y': array([[10, 20, 30, 40, 50]]) 就是我们在matlab中创建的两个变量。
让我们继续将这些数据转换为Pandas的DataFrame对象。

转换为 Pandas DataFrame

我们可以使用以下代码将matlab数据文件转换为Pandas的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(mat['x'], columns=['x'])
df['y'] = pd.DataFrame(mat['y'], columns=['y'])

这将创建一个包含“x”和“y”变量的DataFrame。打印输出如下：

   x   y
0  1  10
1  2  20
2  3  30
3  4  40
4  5  50

现在，我们已经成功地将.mat文件中的数据转换为Pandas的DataFrame对象。

总结

本文介绍了如何使用Pandas库读取.mat类型的matlab数据文件，并将其转换为Pandas的DataFrame数据格式。
我们首先安装了必要的库，然后使用scipy库读取.mat文件。最后，我们演示了如何将这些数据转换为Pandas DataFrame对象。
Pandas使得数据的导入、转换和分析变得更加容易。使用它，我们可以节省大量的时间和精力，并更快地获得我们所需的结果。