matlab读取csv并且合并

可以使用 MATLAB 自带的 `readtable()` 函数来读取 CSV 文件，然后使用 `table()` 函数将表格合并。

以下是一个示例代码：

% 读取 CSV 文件
data1 = readtable('file1.csv');
data2 = readtable('file2.csv');

% 合并表格
mergedData = table();
mergedData = [mergedData; data1];
mergedData = [mergedData; data2];

% 保存结果到 CSV 文件
writetable(mergedData, 'mergedData.csv');

其中，`readtable()` 函数用于读取 CSV 文件，`table()` 函数创建一个空表格，`[mergedData; data1]` 和 `[mergedData; data2]` 分别用于将数据添加到表格中，`writetable()` 函数用于将结果保存到 CSV 文件。

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matlab批量读取csv并整合到一组数据种

### Matlab 批量读取多个 CSV 文件并合并数据集

为了实现批量读取多个CSV文件并在MATLAB中将其合并成单个数据集，可以编写一段脚本来遍历指定目录下的所有CSV文件，并逐个加载这些文件的内容到表格数组中。之后再将所有的表格垂直连接起来形成最终的数据集。

下面是一个具体的例子来展示这一过程：

% 定义存储CSV文件的文件夹路径
folderPath = 'C:\path\to\your\csvfiles';

% 获取该文件夹下所有.csv结尾的文件名列表
filePattern = fullfile(folderPath, '*.csv');
csvFiles = dir(filePattern);

% 初始化一个cell用于临时保存各文件中的表数据
dataTableCell = {};

for k = 1:length(csvFiles)
    % 构建完整的文件路径
    baseFileName = csvFiles(k).name;
    fullFileName = fullfile(folderPath, baseFileName);
    
    % 使用readtable函数读取当前CSV文件至表结构体变量内
    dataFromThisFile = readtable(fullFileName);
    
    % 将读取的结果存入cell数组对应位置
    dataTableCell{k} = dataFromThisFile;
end

% 如果所有CSV具有相同的列，则可以直接通过vertcat命令堆叠在一起；
if ~isempty(dataTableCell)
    combinedData = vertcat(dataTableCell{:});
else
    warning('No files were found or loaded.');
    return;
end

% 显示前几行查看结果是否正确
head(combinedData)

这段程序首先指定了存放目标CSV文件所在的文件夹路径`folderPath`；接着利用`dir()`函数获取匹配模式`.csv`的所有文件名称及其属性信息构成的元胞数组`csvFiles`; 接下来进入循环迭代每一个找到的CSV文件，依次调用`readtable()`方法把其转换为表格形式并暂存在名为`dataTableCell`的单元格向量里; 最终当所有文件都已成功导入后，借助于`vertcat()`操作符把这些单独的小表纵向拼接成为一张大表——这就是所求得的整体数据集合 `combinedData`.

Matlab快速合并csv

在Matlab中，你可以使用`readtable`函数读取CSV文件，并将其合并为一个表格。例如，如果你有两个名为`file1.csv`和`file2.csv`的文件，可以通过以下代码将它们合并为一个表格：

% 读取第一个文件
data1 = readtable('file1.csv');

% 读取第二个文件
data2 = readtable('file2.csv');

% 合并两个表格
mergedData = [data1; data2];

这将创建一个名为`mergedData`的表格，其中包含`file1.csv`和`file2.csv`文件中的所有数据。如果你有多个文件需要合并，可以使用循环来读取和合并它们。