如何将numpy.ndarray类型的.mat文件转为CSV？代码问题求助

你的问题出在对loadmat返回值的处理上：loadmat加载.mat文件后返回的是字典对象，直接把字典转成numpy数组，得到的是包含键值对的结构，后续转成DataFrame自然会把所有内容压缩到单个单元格里。

修正步骤： #

1. 先查看加载后字典里的所有键，找到存储实际数据的变量名（系统自动生成的__header__、__version__、__globals__这几个键可以忽略）。
2. 从字典中提取对应的numpy.ndarray数据。
3. 将数组直接转换为DataFrame（二维数组可直接转换，一维数组可先转Series再转DataFrame）。
4. 保存为CSV文件。

修正后的代码示例： #

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.io import loadmat

# 加载.mat文件
data = loadmat(r"EAOW_FLOW_TimeSeries_1hr_LocationA1_final.mat")

# 打印所有键，找到存储实际数据的变量名
print(data.keys())

# 替换成你找到的实际数据变量名，比如假设是'EAOW_FLOW_TimeSeries'
data_array = data['EAOW_FLOW_TimeSeries']

# 转换为DataFrame
# 如果是一维数组，可改用 df = pd.DataFrame(data_array, columns=['流量数据']) 自定义列名
df = pd.DataFrame(data_array)

# 保存为CSV
df.to_csv(r"data.csv", index=False)

额外说明： #

• 如果你的数据是三维数组，需要先调整结构（比如用data_array.reshape(-1, data_array.shape[-1])降维）再转DataFrame。
• 如果数据包含时间戳信息，可将时间戳列转换为datetime类型，方便后续分析：

  df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aarzoo Syed