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读取csv文件

用readtable()函数可读取csv文件为table
summary()函数可查看table的信息

EPL = readtable('EPLresults.csv')
summary(EPL)

创建table

已知如下数据:
在这里插入图片描述
1.创建一个名为teamWins的table,包含team和w列

teamWins = table(team,w)

得到如下图所示
在这里插入图片描述
2.把矩阵WDL转换成table

stats = array2table(WDL)
stats = array2table(WDL,'VariableNames',{'Wins','Draws','Losses'})

得到如下:
在这里插入图片描述

按某列对table排序

EPL = readtable('EPLresults.csv')
winners = sortrows(EPL,'HomeWins') %按‘HomeWins’列升序
winners = sortrows(EPL,'HomeWins','descend') %按‘HomeWins’列降序
winners = sortrows(EPL,{'HomeWins','AwayWins'},'descend') %按‘HomeWins’和‘AwayWins’列降序

索引和切片

一、按数字索引

已知如下table

1.切片出前6行,所有列

top6 = EPL(1:6,:)

2.切片出所有行,1、2、7列

teamWins = EPL(:,[1 2 7])

在这里插入图片描述
3.切片出2到4行,1、2、3、7、8列

top3founders = EPL(2:4,[1 2 3 7 8])

二、按变量名索引

已知table如下:
在这里插入图片描述
1.切片出’HomeWins’列

HW = EPL(:,'HomeWins')

注意:使用圆括号切片得到一个table,使用花括号得到一个array。
在这里插入图片描述
2.切片出’Team’,‘HomeWins’,'AwayWins’列

wins = EPL(:,{'Team','HomeWins','AwayWins'})

三、“点” 索引

hw = EPL.HomeWins

创建变量/创建列

1.创建一列

使用如下命令可创建名为‘NewVarName’的新列

tableName.NewVarName = newData

2.创建多列

已知矩阵record:
在这里插入图片描述
现需要把矩阵record添加到EPL里面,分别命名’TotalWins’,‘TotalDraws’

EPL{:,{'TotalWins','TotalDraws'}} = record

删除’HomeDraws’和’HomeLosses’列

EPL = removevars(EPL,{'HomeDraws','HomeLosses'});

将Points设置为EPL中的第二列,并将其他列向右移动

EPL = movevars(EPL,'Points','After',1) 

创建一个名为homeRecord的array,包含EPL表中的HomeWins和HomeDraws。

homeRecord = EPL{:,{'HomeWins','HomeDraws'}}

保存table

1.把table保存为csv、txt或者xlsx文件

writetable(tableName,'fileName')

2.将EPL的内容保存为名为’EPL2015-16.txt’的以制表符分隔的文本文件。

writetable(EPL,'EPL2015-16.txt','Delimiter','\t')
                    读取csv文件用readtable()函数可读取csv文件为tablesummary()函数可查看table的信息EPL = readtable('EPLresults.csv')summary(EPL)创建table1.创建一个名为teamWins的table,包含team和w列teamWins = table(team,w)得到如下图所示把矩阵WDL转换成tablestats = array2table(WDL)stats = array2table(WDL,'Vari
				
我经常需要生成数据文件以从 Matlab 导出,以便其他程序使用标题来解释列的内容。 这个简单的例程扩展了 MATLAB csvwrite 函数的功能以添加列标题 有关所有参数的详细说明,请参阅 csvwrite 的帮助,但这是如何使用该函数的简单示例: >> 标题 = {'A','B','C'} 'A' 'B' 'C' >> 数据 = [1,2,3;4,5,6] 1 2 3 4 5 6 >> csvwrite_with_headers('test.csv',data,headers)
在fpga数据处理时往往要对ila的输出的大量csv文件进行分析,而手动一个一个文件的导入处理太过麻烦。因而笔者编写了一段matlab代码可以对csv文件进行批量处理。 ilapro.m文件即为批量读取和处理所用,csvloadpro.m为处理所调用的函数。
MATLAB新增了一个table类型,可以很方便的读取文件的数据,在使用这个格式的时候会默认把读取文件的第一行设置为标题,访问的时候需要通过索引值进行访问,具体怎么操作通过一个MATLAB例子进行说明。 MATLAB代码: T = readtable('tmp.csv'); y1 = T{:, 8};%读取table类型的数据,访问csv文件的第8列 y2 = T{:, 9}; y3 = T{:, 10}; y4 = T{:, 7}; x = T{:, 1}; yyaxis left; % 激活左边
文章目录MATLAB加载csv文件的4种方法用MATLABcsv数据进行滤波插值制表1 MATLAB加载csv文件,合并数据2 MATLAB滤波和插值3 MATLAB绘制图表4 附录——MATLAB完整代码 MATLAB加载csv文件的4种方法 1 使用csvread函数 csvread()函数有三种使用方法: M = csvread('filename') M = csvread('fil...
1. 读取CSV文件 可以使用Matlab自带的csvread()或者readtable()函数来读取CSV文件。比如,使用readtable()函数来读取名为data.csv文件: data = readtable('data.csv'); 2. 处理CSV数据 读取CSV数据后,可以使用Matlab的矩阵运算和计算函数来处理数据。比如,计算data矩阵每列的平均值: mean_data = mean(data); 3. 写入CSV文件 处理数据后,可以使用Matlab的writetable()函数将结果写入CSV文件。比如,将mean_data写入名为result.csv文件: writetable(mean_data, 'result.csv'); 以上就是在Matlab处理CSV数据的基本流程。需要注意的是,在读取和写入CSV文件时,要注意文件路径和文件名的正确性。