MATLAB CSV文件读取与数据库交互：实现数据无缝传输

# 1. CSV文件读取的基础**

### 1.1 CSV文件格式简介

CSV（逗号分隔值）文件是一种简单的数据格式，其中数据以逗号分隔，每一行表示一条记录。CSV文件通常用于存储表格数据，每一列代表一个属性，每一行代表一个数据点。

### 1.2 MATLAB中读取CSV文件的方法

MATLAB提供了多种读取CSV文件的方法，包括：

% 使用textscan函数
data = textscan(filename, formatSpec, delimiter, headerLines);

% 使用readtable函数
data = readtable(filename, 'Delimiter', ',');

% 使用importdata函数
data = importdata(filename, 'textformat');

# 2. MATLAB数据处理与转换

### 2.1 数据类型转换

数据类型转换是指将数据从一种类型转换为另一种类型。MATLAB中提供了丰富的函数来实现数据类型转换。

#### 2.1.1 数值型数据转换

数值型数据转换包括整数、浮点数和复数之间的转换。常用的函数有：

- `int8()`: 将数据转换为 8 位有符号整数
- `int16()`: 将数据转换为 16 位有符号整数
- `int32()`: 将数据转换为 32 位有符号整数
- `int64()`: 将数据转换为 64 位有符号整数
- `uint8()`: 将数据转换为 8 位无符号整数
- `uint16()`: 将数据转换为 16 位无符号整数
- `uint32()`: 将数据转换为 32 位无符号整数
- `uint64()`: 将数据转换为 64 位无符号整数
- `single()`: 将数据转换为单精度浮点数
- `double()`: 将数据转换为双精度浮点数
- `complex()`: 将数据转换为复数

**代码块：**

% 将整数转换为浮点数
x = int32(10);
y = double(x);
disp(y);  % 输出：10.0000

% 将浮点数转换为复数
z = complex(1.5, 2.3);
disp(z);  % 输出：1.5000 + 2.3000i

**逻辑分析：**

* `int32(10)` 将整数 10 转换为 32 位有符号整数。
* `double(x)` 将 32 位有符号整数 `x` 转换为双精度浮点数。
* `complex(1.5, 2.3)` 创建一个复数，实部为 1.5，虚部为 2.3。

#### 2.1.2 字符型数据转换

字符型数据转换包括字符数组和字符串之间的转换。常用的函数有：

- `char()`: 将数字或逻辑值转换为字符数组
- `string()`: 将字符数组或数字转换为字符串
- `num2str()`: 将数字转换为字符串
- `str2num()`: 将字符串转换为数字

**代码块：**

% 将数字转换为字符数组
x = 123;
y = char(x);
disp(y);  % 输出：'123'

% 将字符数组转换为字符串
z = string(y);
disp(z);  % 输出：'123'

% 将字符串转换为数字
w = '456';
v = str2num(w);
disp(v);  % 输出：456

**逻辑分析：**

* `char(x)` 将数字 123 转换为字符数组 `y`。
* `string(y)` 将字符数组 `y` 转换为字符串 `z`。
* `str2num(w)` 将字符串 `w` 转换为数字 `v`。

### 2.2 数据清洗与预处理

数据清洗与预处理是数据分析和建模之前的重要步骤。它涉及处理缺失值、异常值和数据格式不一致等问题。

#### 2.2.1 缺失值处理

缺失值处理包括识别、删除或填充缺失值。常用的方法有：

- `isnan()`: 检查数据是否为 NaN（非数字）
- `isinf()`: 检查数据是否为无穷大
- `rmmissing()`: 删除包含缺失值的行或列
- `fillmissing()`: 使用指定值或方法填充缺失值

**代码块：**

% 识别缺