Matlab 数据转化至python端 并写入数据库
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2022-03-07 10:10:47
因工作原因,一些获取的行业数据以已知的结构体存储在.mat文件中, 现需要将其存储在数据库中并且能够灵活调用至python dataframe里进行操作 原数据的一个例子如下 目标如上: 然后是转化代码: import scipy.io data = scipy.io.loadmat(r'C:\Us ......
因工作原因,一些获取的行业数据以已知的结构体存储在.mat文件中,
现需要将其存储在数据库中并且能够灵活调用至python dataframe里进行操作
原数据的一个例子如下
目标如上:
然后是转化代码:
import scipy.io data = scipy.io.loadmat(r'c:\users\wenzhe.tian\desktop\ptsima\doing\mc.mat') import pandas as pd data.pop('__header__') data.pop('__version__') data.pop('__globals__') vehicle_name=data.keys() vehicle_name=list(vehicle_name) for i in vehicle_name: df = pd.dataframe(data[i][0]) try: df=df.astype(float) except: for j in list(df): try: df[j]=df[j].astype(float) except: continue # df[j]=df[j].astype(str) if i==vehicle_name[0]: df1=df; else: df1=pd.concat([df,df1],axis=0) df1['mc_name']=vehicle_name df1['tips']=df1['tips'].map(str)+df1['tips'].map(str) df1['tips']=df1['tips'].str.replace('nan','') df1=df1.drop(['tips'],axis=1) df1=df1.reset_index(); import numpy as np # ndarray需转化为 字符 list_transfer=['speed','torque','eff','eff_current'] for i in list_transfer: for j in range(len(df1)): try: df1[i][j]=df1[i][j].tostring(); except: continue;
结果如下(df1):
然后用to_sql的方式将该dataframe 保存至本地sql数据库即可
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