Возможно, вы захотите использовать другой подход с textscan. (это то, что использует MATLAB uiopen- GUI, если вы нажмете создать код ).
Проблема с readmatrix заключается в том, что он не может обрабатывать разные типы данных. Это становится очевидным, если вы попытаетесь объединить вектор datetime с числовой матрицей.
Поэтому вам нужно использовать тальбу, ячейку или разделить чтение.
function Dat = importfile(filename, startRow, endRow)
%IMPORTFILE Import numeric data from a text file as a matrix.
% DAT = IMPORTFILE(FILENAME) Reads data from text file FILENAME for the
% default selection.
%
% DAT = IMPORTFILE(FILENAME, STARTROW, ENDROW) Reads data from rows
% STARTROW through ENDROW of text file FILENAME.
%
% Example:
% Dat = importfile('CSVFILE.csv', 1, 23);
%
% See also TEXTSCAN.
% Auto-generated by MATLAB on 2020/03/07 21:59:43
%% Initialize variables.
delimiter = ';';
if nargin<=2
startRow = 1;
endRow = inf;
end
%% Read columns of data as text:
% For more information, see the TEXTSCAN documentation.
formatSpec = '%s%s%s%s%s%s%[^\n\r]';
%% Open the text file.
fileID = fopen(filename,'r');
%% Read columns of data according to the format.
% This call is based on the structure of the file used to generate this
% code. If an error occurs for a different file, try regenerating the code
% from the Import Tool.
dataArray = textscan(fileID, formatSpec, endRow(1)-startRow(1)+1, 'Delimiter', delimiter, 'TextType', 'string', 'HeaderLines', startRow(1)-1, 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n');
for block = 2:length(startRow)
frewind(fileID);
dataArrayBlock = textscan(fileID, formatSpec, endRow(block)-startRow(block)+1, 'Delimiter', delimiter, 'TextType', 'string', 'HeaderLines', startRow(block)-1, 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n');
for col=1:length(dataArray)
dataArray{col} = [dataArray{col};dataArrayBlock{col}];
end
end
%% Close the text file.
fclose(fileID);
%% Convert the contents of columns containing numeric text to numbers.
% Replace non-numeric text with NaN.
raw = repmat({''},length(dataArray{1}),length(dataArray)-1);
for col = 1:length(dataArray)-1
raw(1:length(dataArray{col}),col) = mat2cell(dataArray{col}, ones(length(dataArray{col}), 1));
end
numericData = NaN(size(dataArray{1},1),size(dataArray,2));
for col = [2,3,4,5,6]
% Converts text in the input cell array to numbers. Replaced non-numeric
% text with NaN.
rawData = dataArray{col};
for row=1:size(rawData, 1)
% Create a regular expression to detect and remove non-numeric prefixes and
% suffixes.
regexstr = '(?<prefix>.*?)(?<numbers>([-]*(\d+[\,]*)+[\.]{0,1}\d*[eEdD]{0,1}[-+]*\d*[i]{0,1})|([-]*(\d+[\,]*)*[\.]{1,1}\d+[eEdD]{0,1}[-+]*\d*[i]{0,1}))(?<suffix>.*)';
try
result = regexp(rawData(row), regexstr, 'names');
numbers = result.numbers;
% Detected commas in non-thousand locations.
invalidThousandsSeparator = false;
if numbers.contains(',')
thousandsRegExp = '^[-/+]*\d+?(\,\d{3})*\.{0,1}\d*$';
if isempty(regexp(numbers, thousandsRegExp, 'once'))
numbers = NaN;
invalidThousandsSeparator = true;
end
end
% Convert numeric text to numbers.
if ~invalidThousandsSeparator
numbers = textscan(char(strrep(numbers, ',', '')), '%f');
numericData(row, col) = numbers{1};
raw{row, col} = numbers{1};
end
catch
raw{row, col} = rawData{row};
end
end
end
% Convert the contents of columns with dates to MATLAB datetimes using the
% specified date format.
try
dates{1} = datetime(dataArray{1}, 'Format', 'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss', 'InputFormat', 'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss');
catch
try
% Handle dates surrounded by quotes
dataArray{1} = cellfun(@(x) x(2:end-1), dataArray{1}, 'UniformOutput', false);
dates{1} = datetime(dataArray{1}, 'Format', 'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss', 'InputFormat', 'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss');
catch
dates{1} = repmat(datetime([NaN NaN NaN]), size(dataArray{1}));
end
end
dates = dates(:,1);
%% Split data into numeric and string columns.
rawNumericColumns = raw(:, [2,3,4,5,6]);
%% Replace non-numeric cells with NaN
R = cellfun(@(x) ~isnumeric(x) && ~islogical(x),rawNumericColumns); % Find non-numeric cells
rawNumericColumns(R) = {NaN}; % Replace non-numeric cells
%% Create output variable
Dat = table;
Dat.date = dates{:, 1};
Dat.a = cell2mat(rawNumericColumns(:, 1));
Dat.b = cell2mat(rawNumericColumns(:, 2));
Dat.c = cell2mat(rawNumericColumns(:, 3));
Dat.d = cell2mat(rawNumericColumns(:, 4));
Dat.e = cell2mat(rawNumericColumns(:, 5));
end
Это в основном читает все как строки (formatSpec = '%s%s%s%s%s%s%[^\n\r]';) и сохраняет его в ячейке dataArray. Затем он отделяет числовые значения c от других типов, создавая переменную numericData. Затем (строки 87-101) он преобразует ненумерованные c строки даты в datetime
% Convert the contents of columns with dates to MATLAB datetimes using the
% specified date format.
dates{1} = datetime(dataArray{1}, 'Format', 'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss','InputFormat', 'dd-MMM-yyyy HH:mm:ss');
Наконец, все упаковано в красивую таблицу и переименовано в соответствии с моими спецификациями
%% Create output variable
Dat = table;
Dat.date = dates{:, 1};
Dat.a = cell2mat(rawNumericColumns(:, 1));
Dat.b = cell2mat(rawNumericColumns(:, 2));
Dat.c = cell2mat(rawNumericColumns(:, 3));
Dat.d = cell2mat(rawNumericColumns(:, 4));
Dat.e = cell2mat(rawNumericColumns(:, 5));
Я надеялся, что это помогло. Если вам важна эффективность использования памяти, выполняйте преобразование при сканировании CSV-файла, а не в качестве последующего шага (как предполагает автоматически созданная функция).