Python批量转mat为csv

---

前言

MATLAB和Python同时处理一批数据，MATLAB可以生成很实用的mat文件，Python可以进一步处理分析，并画出漂亮的数据图。

---

一、处理需求

本人用MATLAB生成多个mat文件，每个mat文件中又包含struct字段，

需要读取每个struct中的每一个数据，并分别在不同的文件夹下保存为csv，数据如下图

二、处理结果

生成的csv分别保存在不同的文件夹下

二、处理代码

代码如下（示例）：

import pandas as pd
import scipy.io as sio
import os
import re
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    filenames_in = 'E://...//mat//num_day'  # 输入文件的文件地址（自行调整）
    # filenames_out = 'E://program//mat//num_day1'  # 新文件的地址（如果在这里读取保存地址，会只有一个地址，只显示最后一次处理的数据，亲测）
    pathDir = os.listdir(filenames_in)
    for allDir in pathDir:
        child = re.findall(r"(.+?).mat", allDir)  # 正则的方式读取文件名，去扩展名
        if len(child) >= 0:  # 去掉没用的系统文件
            newfile = ''
            needdate = child  #### 这个就是所要的文件名
        domain1 = os.path.abspath(filenames_in)  # 待处理文件位置
        info = os.path.join(domain1, allDir)  # 拼接出待处理文件名字
        out = needdate	# 获取循环保存的新文件夹名，这里是读到的是第一个mat文件名，也就是希望保存的文件夹名
        filenames_out = 'E://...//mat//' + out[0]	#新文件夹地址=主目录+最后一个新文件夹名（E://...//mat//num_day1）
        mat = sio.loadmat(info)	# 读取第一个mat文件
        num = mat['num']	# 读取struct
        for i in range(24):
            print(info, "开始处理")
            name = 'hour' + str(i+1)
            domain2 = os.path.abspath(filenames_out)  # 处理完文件保存地址
            outfo = os.path.join(domain2, name + '.csv')  # 拼接出新文件名字
            # 在此先拼接出新的文件名，否则下条语句会重置name值
            name = num[0, i]
            # result = pd.DataFrame(name["result"], index=None, header=None)
            # result = pd.DataFrame(name["result"], index=False)
            # result = pd.DataFrame(name["result"], index=0)
            # result = pd.DataFrame(name["result"], index_col=0)
            # 以上四条是想在读取结果的时候就保存成没有行列索引的dataframe，均失败
            result = pd.DataFrame(name["result"])	# “result”MATLAB中的结果字段，请自行根据mat文件更改
            # domain2 = os.path.abspath(filenames_out)  # 处理完文件保存地址
            # outfo = os.path.join(domain2, name+'.csv')  # 拼接出新文件名字
            # 不能在此出现保存地址
            result.to_csv(outfo, header=None, index=None,  encoding='utf-8')    # 保存文件时没有行列索引（注：不能存在同名文件，最好空文件夹可运行）
            # result.to_csv(outfo, header=False, index=False, encoding='utf-8')
            # result.to_csv(outfo, index_col='Unnamed: 0', encoding='utf-8')
            # result.to_csv(outfo, index_col=0, encoding='utf-8')
            # result.to_csv(outfo, encoding='utf-8')	# 如无索引需求，可运行此句
            print(info, "处理完")
        print('=====')	# 第一个mat处理完成，跳出本循环，处理第二个mat文件

---

总结

本篇是在上篇 Python批量处理csv文件（筛选列）基础上的改良，不仅可以循环处理文件，还循环保存在新的不同的文件夹。

本文的文件夹均是提前建立好的，并没有检测和自动创建功能，生成的csv也没有检测和覆盖功能，故需新的空文件夹（可以包含非同名csv文件）。

简单的代码解决简单问题。

如果大家觉得代码或者注释有什么问题，欢迎批评指正，大家相互探讨学习。

每天进步一点点！！！