怎样从matlab中读取csv文件

Posted 2023-05-02

可以用csvread或xlsread，新一些的版本还有readtable 可以使用。
具体使用方法请参考相关的文档，有问题再追问。 参考技术A 有一个叫csvread的函数

在python中读取csv压缩文件

【中文标题】在python中读取csv压缩文件

【英文标题】：Reading csv zipped files in python

【发布时间】：2015-01-12 13:57:15

【问题描述】：

我正在尝试从压缩的 csv 文件中获取数据。有没有办法在不解压缩整个文件的情况下做到这一点？如果没有，我怎样才能解压缩文件并有效地阅读它们？

【问题讨论】：

在此处查看我的答案 [无需下载 zip 文件]***.com/a/45771620/348168

【参考方案1】：

如果你有一个文件名：my_big_file.csv 并且你用相同的名称压缩它my_big_file.zip

你可以这样做：

df = pd.read_csv("my_big_file.zip")

注意：首先检查您的 pandas 版本（不适用于旧版本）

【参考方案2】：

假设您正在下载一个包含 CSV 的 zip 文件，并且您不想使用临时存储。以下是示例实现的样子：

#!/usr/bin/env python3

from csv import DictReader
from io import TextIOWrapper, BytesIO
from zipfile import ZipFile

import requests

def all_tickers():
    url = "https://simfin.com/api/bulk/bulk.php?dataset=industries&variant=null"
    r = requests.get(url)
    zip_ref = ZipFile(BytesIO(r.content))
    for name in zip_ref.namelist():
        print(name)
        with zip_ref.open(name) as file_contents:
            reader = DictReader(TextIOWrapper(file_contents, 'utf-8'), delimiter=';')
            for item in reader:
                print(item)

这会处理所有 python3 字节/字符串问题。

【参考方案3】：

我使用 zipfile 模块将 ZIP 直接导入到 pandas 数据帧。 假设文件名是“intfile”，它在名为“THEZIPFILE”的 .zip 中：

import pandas as pd
import zipfile

zf = zipfile.ZipFile('C:/Users/Desktop/THEZIPFILE.zip') 
df = pd.read_csv(zf.open('intfile.csv'))

【讨论】：

这是关于这个主题的最有用（和简洁）的一个。谢谢！

【参考方案4】：

这是我一直使用的最简单的东西。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Train.zip",compression='zip')

【参考方案5】：

如果您不使用 Pandas，则可以完全使用标准库来完成。这是 Python 3.7 代码：

import csv
from io import TextIOWrapper
from zipfile import ZipFile

with ZipFile('yourfile.zip') as zf:
    with zf.open('your_csv_inside_zip.csv', 'r') as infile:
        reader = csv.reader(TextIOWrapper(infile, 'utf-8'))
        for row in reader:
            # process the CSV here
            print(row)

【讨论】：

我尝试这样做并没有意识到我需要 io.TextIOWrapper。我怎么会知道？

@KenIngram ZipFile.open() 给出一个 zipfile.ZipExtFile 对象。内置函数open()函数直接返回一个_io.TextIOWrapper对象

酷。感谢您的信息。

【参考方案6】：

可以使用下面的代码快速解决！

import pandas as pd

#pandas support zip file reads
df = pd.read_csv("/path/to/file.csv.zip")

【讨论】：

出色的答案！我检查使用没有“.csv”扩展名的相同解决方案是否也有效：df = pd.read_csv("/path/to/file.zip")

【参考方案7】：

Modern Pandas 从 0.18.1 版本开始原生支持压缩的 csv 文件：它的 read_csv 方法有 compression 参数：'infer', 'gzip', 'bz2', 'zip'，'xz'，无，默认'推断'。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

【参考方案8】：

认为 Yaron 有最好的答案，但我想我会添加一个代码来遍历 zip 文件夹中的多个文件。然后它将附加结果：

import os
import pandas as pd
import zipfile

curDir = os.getcwd()
zf = zipfile.ZipFile(curDir + '/targetfolder.zip')
text_files = zf.infolist()
list_ = []

print ("Uncompressing and reading data... ")

for text_file in text_files:
    print(text_file.filename)
    df = pd.read_csv(zf.open(text_file.filename)
    # do df manipulations
    list_.append(df)

df = pd.concat(list_)

【参考方案9】：

zipfile 也支持 with 语句。

所以添加到 yaron 使用 pandas 的答案：

with zipfile.ZipFile('file.zip') as zip:
    with zip.open('file.csv') as myZip:
        df = pd.read_csv(myZip) 

【参考方案10】：

是的。你想要模块'zipfile'

你用zipfile.ZipInfo([filename[, date_time]])打开压缩文件本身

然后您可以使用 ZipFile.infolist() 枚举 zip 中的每个文件，并使用 ZipFile.open(name[, mode[, pwd]]) 提取它