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（EEG 信号）：

MyDataFrame = pd.read_csv("data.txt",sep=';',decimal='.')，data.txt 是一个带有标签的二维数组。这将创建一个看起来像 this 的数据框。

为了将其转换为 .mat，我尝试了 this solution，其想法是将数据帧转换为列表字典，但在尝试了此解决方案的各个方面后仍然不成功。

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

它确实创建了一个 .mat 文件，但它没有正确保存我的数据框。我得到的文件看起来像this，所以所有的值基本上都没有了，你看到的剩下的标签都是空的。

我也尝试使用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，因为将我的数据框转换为列表字典正是根据 mat4py 文档应该做的事情。

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 MATLAB struct 字段名称，因为它们包含空格和/或以数字字符开头。

当我这样做时：

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、iSensor 和 quality 的结构。每一个都有 1000 个元素，因此这些列中的数据已被转换，但您的其余数据丢失了。

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。这与您的 mat4py 解决方案的格式不同，但它确实包含（据我所知）来自源 DataFrame 的所有数据。

（请注意，在您的问题中，您正在创建一个 .mat 文件，其中包含一个名为 struct 的变量，当它被加载到 MATLAB 中时，它会屏蔽内置的 struct 数据类型 - 这也可能导致后续 MATLAB 出现问题代码。）

Answer 2

感谢this post，我终于找到了解决方案。在那里，张贴者没有创建一个列表字典，而是一个整数字典，这对我有用。这是一个小例子，很容易复制。然后我尝试通过输入 [1, 2] 之类的值手动添加列表，但它不起作用。但是当我手动添加 tuples 时起作用了！

MyDataFrame 需要转换为字典，如果 lists 字典不起作用，请尝试使用 tuples。

对于初学者：列表由 [] 包含，元组由 () 包含。 Here is an image showing both.

这对我有用：

import mat4py as mp
EEGdata = MyDataFrame.apply(tuple).to_dict()
mp.savemat('EEGdata.mat',{'structs': EEGdata})

EEGdata.mat 现在应该可以被 Matlab 读取，因为它在我这边。