I get Error while reading CSV file.
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saeeda saher
el 4 de Nov. de 2017
Comentada: Walter Roberson
el 5 de Nov. de 2017
Error using dlmread (line 143)
Mismatch between file and format string.
Trouble reading 'Numeric' field from file (row number 1, field number 1) ==>
PK
this is my code
for k=0:6
[status, msg, msgID] = mkdir(num2str(k));
end
% X = importdata('data.csv');
data = csvread('data.csv');
and this is data of my CSV file.
emotion pixels Usage
0 70 80 82 72 58 58 60 63 54 58 60 48 89 115 121 119 115 110 98 91 84 84 90 99 110 126 143 153 158 171 169 172 169 165 129 110 113 107 95 79 66 62 56 57 61 52 43 41 65 61 58 57 56 69 75 70 65 56 54 105 146 154 151 151 155 155 150 147 147 148 152 158 164 172 177 182 186 189 188 190 188 180 167 116 95 103 97 77 72 62 55 58 54 56 52 44 50 43 54 64 63 71 68 64 52 66 119 156 161 164 163 164 167 168 170 174 175 176 178 179 183 187 190 195 197 198 197 198 195 191 190 145 86 100 90 65 57 60 54 51 41 49 56 47 38 44 63 55 46 52 54 55 83 138 157 158 165 168 172 171 173 176 179 179 180 182 185 187 189 189 192 197 200 199 196 198 200 198 197 177 91 87 96 58 58 59 51 42 37 41 47 45 37 35 36 30 41 47 59 94 141 159 161 161 164 170 171 172 176 178 179 182 183 183 187 189 192 192 194 195 200 200 199 199 200 201 197 193 111 71 108 69 55 61 51 42 43 56 54 44 24 29 31 45 61 72 100 136 150 159 163 162 163 170 172 171 174 177 177 180 187 186 187 189 192 192 194 195 196 197 199 200 201 200 197 201 137 58 98 92 57 62 53 47 41 40 51 43 24 35 52 63 75 104 129 143 149 158 162 164 166 171 173 172 174 178 178 179 187 188 188 191 193 194 195 198 199 199 197 198 197 197 197 201 164 52 78 87 69 58 56 50 54 39 44 42 26 31 49 65 91 119 134 145 147 152 159 163 167 171 170 169 174 178 178 179 187 187 185 187 190 188 187 191 197 201 199 199 200 197 196 197 182 58 62 77 61 60 55 49 59 52 54 44 22 30 47 68 102 123 136 144 148 150 153 157 167 172 173 170 171 177 179 178 186 190 186 189 196 193 191 194 190 190 192 197 201 203 199 194 189 69 48 74 56 60 57 50 59 59 51 41 20 34 47 79 111 132 139 143 145 147 150 151 160 169 172 171 167 171 177 177 174 180 182 181 192 196 189 192 198 195 194 196 198 201 202 195 189 70 39 69 61 61 61 53 59 59 45 40 26 40 61 93 124 135 138 142 144 146 151 152 158 165 168 168 165 161 164 173 172 167 172 167 180 198 198 193 199 195 194 198 200 198 197 195 190 65 35 68 59 59 62 57 60 59 50 44 32 54 90 115 132 137 138 140 144 146 146 156 165 168 174 176 176 175 168 168 169 171 175 171 172 192 194 184 198 205 201 194 195 193 195 192 186 57 38 72 65 57 62 58 57 60 54 49 47 79 116 130 138 141 141 139 141 143 145 157 164 164 166 173 174 176 179 179 176 181 189 188 173 180 175 160 182 189 198 192 189 190 190 188 172 46 44 64 66 59 62 57 56 62 53 50 66 103 133 137 141 143 141 136 132 131 136 127 118 111 107 108 123 131 143 154 158 166 177 181 175 170 159 148 171 161 176 185 192 194 188 190 162 53 49 58 63 61 61 55 56 61 51 50 81 116 139 142 142 146 144 136 128 119 112 97 85 90 91 88 92 90 80 81 84 106 122 132 144 145 144 147 163 147 163 173 181 190 187 191 167 61 48 53 61 61 58 54 56 61 51 53 89 123 140 144 145 146 147 136 122 107 99 95 92 90 87 83 76 67 52 46 52 63 69 83 96 119 132 148 159 136 137 143 138 143 152 156 156 70 48 50 59 61 57 54 54 61 52 56 93 124 135 140 144 148 150 140 125 114 101 80 54 56 54 41 41 33 40 39 35 49 60 63 74 107 129 147 147 116 111 100 77 76 86 108 111 73 49 50 60 62 60 57 55 63 59 56 89 121 134 139 146 151 152 150 141 127 111 96 77 85 70 32 31 37 91 65 50 48 59 73 83 112 136 155 130 60 46 38 40 43 81 116 91 72 52 48 58 62 62 59 53 61 59 52 85 114 134 140 147 154 159 158 153 145 143 150 126 121 125 68 45 89 137 95 70 78 75 95 109 131 153 171 94 23 16 32 82 82 65 113 77 71 54 48 56 62 62 60 53 60 56 52 75 108 133 141 149 158 166 169 167 163 156 155 146 112 119 134 127 142 140 121 117 129 114 120 129 146 174 191 98 46 33 33 109 147 98 109 67 73 55 50 56 64 64 61 58 61 53 54 64 106 129 140 148 159 169 175 176 174 165 159 156 145 120 115 124 127 131 133 141 147 142 141 147 161 182 202 154 114 96 100 158 158 153 123 61 76 57 48 56 64 64 63 62 61 54 55 44 97 131 137 147 158 168 177 181 183 179 170 168 169 165 155 152 151 152 154 162 165 158 153 158 168 187 206 186 147 135 144 145 152 178 115 57 74 58 48 58 64 63 63 59 63 55 53 66 104 130 132 144 153 162 170 180 185 187 181 178 182 180 177 173 171 171 177 176 172 164 161 167 164 185 207 197 173 152 141 141 161 191 104 54 69 60 48 57 65 62 60 57 64 55 50 94 111 124 130 135 150 159 163 172 179 184 184 178 178 177 173 171 174 177 178 176 169 165 161 163 161 180 205 201 183 171 177 178 180 194 101 55 65 60 47 55 65 63 59 58 63 57 52 90 105 117 122 130 143 153 157 163 171 174 182 183 182 178 174 175 175 177 175 172 163 161 159 157 162 178 200 201 188 181 172 177 187 198 98 57 63 61 48 52 61 64 63 60 65 57 51 95 104 113 117 127 136 145 152 156 162 162 165 173 177 182 183 183 180 181 177 165 153 154 152 153 160 174 193 200 188 185 180 182 192 196 101 60 60 56 49 50 60 66 64 62 64 59 53 99 104 111 112 118 132 142 147 155 158 160 159 162 171 176 184 186 183 180 169 154 141 135 145 155 164 180 196 205 188 189 188 189 193 192 98 61 64 55 49 49 60 66 63 64 63 60 57 99 105 108 112 113 125 139 143 150 155 158 164 169 174 176 182 183 182 177 163 141 133 147 151 164 170 185 200 210 194 188 192 186 185 180 88 64 67 60 46 50 59 65 64 64 64 59 56 101 103 108 109 109 118 134 143 143 147 155 159 166 171 174 177 179 178 172 153 129 143 161 159 166 171 186 197 207 203 185 191 183 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217 224 226 230 226 218 217 174 161 185 186 179 160 160 175 178 173 168 169 171 167 158 151 96 19 22 46 44 43 64 54 75 25 38 97 252 252 252 254 252 247 245 247 247 248 249 246 243 221 200 193 189 189 198 205 170 154 168 173 178 174 165 167 168 163 165 170 171 163 150 120 51 25 41 66 58 63 77 55 76 45 53 106 253 252 252 246 242 240 243 244 245 246 249 248 250 243 229 229 231 233 234 237 232 204 170 175 175 174 165 154 152 157 165 167 163 142 120 96 45 31 47 70 68 77 94 63 64 70 66 111 252 248 241 236 238 242 246 248 250 250 249 247 247 240 228 230 234 237 234 233 241 239 187 158 163 161 155 146 151 161 166 157 131 117 116 98 40 44 62 79 70 113 112 74 46 81 82 117 246 237 235 240 246 249 252 254 253 251 249 249 249 235 215 219 224 222 222 219 220 224 188 154 157 153 151 154 163 161 142 117 118 133 125 98 45 55 73 83 87 143 113 73 49 70 110 131 241 238 244 248 251 253 253 252 251 248 240 233 226 217 210 219 219 215 216 216 210 200 173 164 159 153 156 160 148 122 101 119 149 134 126 96 48 52 75 103 119 157 107 73 61 53 114 137 241 245 250 252 253 253 250 246 242 237 229 221 213 206 210 203 186 172 145 130 152 161 167 166 152 143 132 114 95 94 121 148 144 129 134 95 46 49 97 114 147 151 104 82 72 57 101 146 246 250 252 252 250 247 242 238 232 227 220 212 204 199 179 173 167 105 65 63 90 134 161 134 112 92 78 81 99 124 147 151 133 134 134 84 42 73 112 122 155 131 105 96 88 78 105 162 250 251 250 248 244 240 237 230 225 220 215 207 199 167 108 151 122 88 71 84 120 127 105 76 71 78 90 106 123 146 155 148 130 141 119 69 54 89 104 138 152 122 114 101 97 88 110 152 Training
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Stephen23
el 4 de Nov. de 2017
Editada: Stephen23
el 4 de Nov. de 2017
Note that that is not a CSV file, because the fields are not separated by commas. Judging by the header and the two tabs per row, this is actually a tab-separated file, where the middle column consists of one long string of space-separated integers. This is easy to parse using textscan and then sscanf:
opt = {'Delimiter','\t','Bufsize',pow2(14)};
[fid,msg] = fopen('temp0.txt','rt');
assert(fid>=3,msg)
hdr = regexp(fgetl(fid),'\S+','match');
C = textscan(fid,'%d%s%s',opt{:});
fclose(fid);
fun = @(s)sscanf(s,'%d').';
C{2} = cell2mat(cellfun(fun,C{2},'uni',0))
Giving:
>> hdr % header
hdr =
'emotion' 'pixels' 'Usage'
>> C{1} % "emotion"
ans =
0
0
2
>> C{2}(:,1:10) % show first ten columns of "pixels"
ans =
70 80 82 72 58 58 60 63 54 58
151 150 147 155 148 133 111 140 170 174
231 212 156 164 174 138 161 173 182 200
>> C{3} % "usage"
ans =
'Training'
'Training'
'Training'
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