在matlab中如何将matlab/python混合编程得到的 Python DataFrame格式数据转换为matlab可读取数据

### MATLAB 和 Python 混合编程：将 Pandas DataFrame 转换为 MATLAB 数据结构 在 MATLAB 中使用 Python 的功能时，可以通过 MATLAB 提供的 `py` 接口调用 Python 库。要将 Pandas DataFrame 转换为 MATLAB 可读取的数据结构（如表格 `table` 或元胞数组 `cell array`），可以采用以下方法[^5]。 #### 示例代码 以下是具体的实现过程： ```matlab % 启动 Python 并导入必要的库 pyenv('Version', '3.8'); % 设置使用的 Python 版本 df_py = py.pandas.DataFrame(py.numpy.random.randn(4, 4), ... 'index', py.list({'A', 'B', 'C', 'D'}), ... 'columns', py.list({'O', 'P', 'K', 'L'})); % 创建一个 Pandas DataFrame % 将 Pandas DataFrame 转换为 MATLAB 表格 (table) values_mat = cellfun(@(x) double(x), cell(py.list(df_py.values.tolist())), 'UniformOutput', false); % 转换值 names_col = char(py.list(df_py.columns)); % 获取列名 names_row = char(py.list(df_py.index)); % 获取索引名 % 构建 MATLAB table table_mat = array2table(cell2mat(values_mat)', 'VariableNames', names_col); % 显示结果 disp(table_mat); ``` 这段代码实现了从 Pandas DataFrame 到 MATLAB `table` 的转换，并保留了原始数据的行列名称。 --- #### 关键步骤解释 1. **启动 Python 环境** 使用 `pyenv` 函数指定所用的 Python 版本，确保环境兼容性。 2. **创建 Pandas DataFrame** 借助 `py.pandas.DataFrame` 创建一个随机生成的 DataFrame，定义其索引和列名。 3. **提取数据与属性** - `df_py.values`: 提取 DataFrame 的核心数值矩阵。 - `df_py.columns`: 获取列名。 - `df_py.index`: 获取行索引。 4. **转换为 MATLAB 格式** - 使用 `cellfun` 配合 `double()` 将 Python 数组中的浮点数转为 MATLAB 支持的形式。 - 结合 `array2table` 构造最终的 MATLAB 表格对象。 --- #### 注意事项 - 若 DataFrame 包含非数值类型的字段（如字符串或日期时间），则需要额外处理这些特殊类型以适配 MATLAB 的数据模型。 - 上述代码假设所有数据均为双精度浮点数 (`double`) 类型；若有其他类型，请调整相应的转换逻辑。 --- ###