如何在Matlab中将Multidimensional Arrays导出到MultiIndex Dataframe中？

Question

假设我有在Matlab多维元素说

M=rand(5,4,3) 

其中5行代表说，客户的姓氏和4列代表他们的{年龄，体重，活动，幸福水平}，而其他3个多矩阵代表多年{1999,2003,2009}。

我试图将其转换为Pandas中的多索引数据框架。可以请别人帮我吗？

Answer 1

我觉得有这样做的没有简单的方法，

我会后我以供日后参考的解决方案。但是，如果有人愿意添加一个非常感谢的答案。但是，如果我在网上找不到简单的解决方案，我会做很多事情。我发布的问题没有人回答过。

在Matlab中，我已保存的每个维度(:,:,i)，i=1,2,3一个excel文件如下创建：

for i=1:3 
    xlswrite([num2str(i) '.xlsx'],M(:,:,i)) 
end 

因此，我有三个Excel文件保存为1.xlsx，等等。现在

，我访问同一个目录下Python和我写了下面的代码

import pandas as pd 

# Import the excel file and call it xls_file 
df = pd.read_excel('You_working_directory/1.xlsx', header=None) 

# Creating Multi indexing for both columns and rows 
col_name=['age', 'weight', 'activities', 'happiness level'] 
row_name=['Rami Chehab','Aya Ghalayini','Bassel Dajani','Mohammad Saab','Huthaifa Abou Hammad'] 
arrays1 = [['Paid Individuals']*5,row_name] 
arrays2 = [['1999']*4,col_name] 
rows1 = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays1, names=['Category', 'Names']) 
col1= pd.MultiIndex.from_arrays(arrays2, names=['Year', 'Activity']) 

df1 = pd.DataFrame(df.values, columns=col1,index= rows1) 

# Creating the multi-dimenstional variable which is year in our case 
Year=['2003','2009'] 
for ii in range(0,2): 
    df = pd.read_excel("You_working_directory" + str(ii+2)+'.xlsx', header=None) 
    arrays2 = [[Year[ii]]*4,col_name] 
    col2= pd.MultiIndex.from_arrays(arrays2, names=['Year', 'Activity']) 
    df = pd.DataFrame(df.values, columns=col2,index= rows1) 
    # Merge data from the row index 
    df1 = pd.concat([df1, df], axis=1) 

结果是我在这个问题想