Loop for Concatenating files *.CSV
12 Mär. 2024
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Hello,
How can I develop a loop for this script.
Folder.mat contains 10 *.CSV files data.
Folder;
V=vertcat(Folder{10, 1},Folder{9,1},Folder{8, 1},Folder{7,1},Folder{6, 1},Folder{5,1},Folder{4, 1},Folder{3,1},Folder{2, 1},Folder{1,1});
Need assistance please. Regards
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V = vertcat(Folder{10:-1:1});
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And demonstrated on your uploaded data:
iwant = load('Folder.mat').iwant
iwant = 10×1 cell array
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
{512×640 double}
V = vertcat(iwant{10:-1:1}) % like your question
V = 5120×640
34.5000 34.4000 34.6000 34.3000 34.3000 34.0000 34.0000 33.7000 33.8000 33.7000 33.7000 33.8000 33.6000 33.6000 33.5000 33.5000 33.6000 33.4000 33.6000 33.8000 33.5000 33.9000 33.8000 33.9000 33.9000 33.9000 33.7000 33.4000 33.0000 33.6000
34.7000 34.9000 34.7000 34.7000 34.5000 34.3000 34.0000 34.2000 34.0000 33.8000 33.9000 33.8000 33.7000 33.7000 33.8000 33.7000 33.7000 33.6000 33.6000 33.8000 33.6000 33.7000 33.9000 33.9000 33.8000 33.8000 33.5000 32.9000 32.7000 33.5000
35.2000 35.1000 35.2000 35.0000 34.8000 34.4000 34.3000 34.2000 34.2000 34.0000 33.9000 33.8000 33.9000 33.8000 33.8000 33.9000 33.7000 33.8000 33.7000 33.9000 33.8000 33.9000 33.8000 33.8000 33.7000 33.7000 33.3000 32.6000 32.2000 33.3000
35.8000 35.7000 35.4000 35.4000 35.1000 34.9000 34.7000 34.4000 34.5000 34.3000 34.2000 34.1000 34.1000 34.0000 33.9000 33.9000 33.9000 33.9000 33.9000 34.0000 34.1000 33.9000 34.0000 33.9000 34.1000 33.9000 33.4000 32.7000 32.2000 33.4000
36.7000 36.4000 36.2000 36.0000 35.7000 35.2000 35.0000 34.8000 34.8000 34.5000 34.5000 34.4000 34.3000 34.2000 34.3000 34.2000 34.2000 34.1000 34.2000 34.2000 34.3000 34.1000 34.2000 34.1000 34.2000 34.0000 33.6000 33.2000 32.7000 33.6000
38.9000 38.1000 37.8000 37.1000 36.5000 36.0000 35.6000 35.3000 35.2000 35.1000 34.8000 34.6000 34.6000 34.3000 34.4000 34.2000 34.4000 34.2000 34.3000 34.4000 34.4000 34.4000 34.3000 34.2000 34.3000 34.1000 33.9000 33.3000 33.1000 33.6000
39.9000 39.8000 39.6000 39.3000 38.6000 37.8000 37.0000 36.5000 36.2000 35.8000 35.5000 35.2000 35.1000 34.8000 34.7000 34.6000 34.7000 34.6000 34.7000 34.6000 34.6000 34.7000 34.5000 34.6000 34.5000 34.3000 34.2000 33.6000 33.0000 33.6000
40.2000 40.3000 40.4000 40.2000 40.2000 40.0000 39.6000 39.2000 38.5000 37.6000 36.8000 36.2000 35.9000 35.4000 35.3000 35.1000 34.9000 35.0000 35.0000 35.1000 35.0000 34.9000 34.8000 34.7000 34.6000 34.6000 34.2000 33.7000 33.1000 33.5000
40.5000 40.5000 40.6000 40.5000 40.7000 40.6000 40.4000 40.5000 40.2000 40.0000 39.6000 39.0000 38.4000 37.6000 36.8000 36.3000 36.0000 35.8000 35.5000 35.4000 35.3000 35.2000 34.9000 34.8000 34.7000 34.6000 34.3000 33.6000 33.1000 33.7000
40.6000 40.6000 40.7000 40.7000 40.8000 40.9000 40.9000 40.7000 40.9000 40.8000 40.7000 40.5000 40.4000 40.2000 39.4000 38.6000 38.4000 38.0000 37.7000 37.1000 36.5000 35.6000 35.1000 35.0000 34.9000 34.7000 34.3000 33.6000 33.2000 33.8000
A = cat(3,iwant{:}) % returns a 3D array
A =
A(:,:,1) =
Columns 1 through 19
37.8000 37.7000 37.7000 37.8000 37.6000 37.4000 37.4000 37.4000 37.8000 37.8000 38.1000 38.2000 38.3000 38.4000 38.5000 38.8000 38.9000 39.0000 39.2000
37.6000 37.6000 37.6000 37.6000 37.5000 37.5000 37.4000 37.5000 37.6000 37.8000 38.0000 38.1000 38.1000 38.2000 38.4000 38.7000 38.8000 38.7000 38.7000
37.7000 37.6000 37.6000 37.4000 37.3000 37.5000 37.4000 37.6000 37.6000 37.8000 37.9000 38.1000 38.1000 38.2000 38.5000 38.5000 38.6000 38.7000 38.7000
37.8000 37.6000 37.5000 37.5000 37.5000 37.5000 37.6000 37.5000 37.7000 37.7000 37.9000 38.0000 38.0000 38.2000 38.4000 38.5000 38.6000 38.7000 38.6000
37.8000 37.6000 37.6000 37.7000 37.6000 37.6000 37.5000 37.6000 37.7000 37.8000 37.8000 37.9000 38.1000 38.1000 38.2000 38.4000 38.5000 38.7000 38.8000
37.8000 37.8000 37.6000 37.6000 37.7000 37.6000 37.6000 37.5000 37.7000 37.7000 37.9000 37.9000 38.0000 38.1000 38.2000 38.2000 38.4000 38.6000 38.7000
37.8000 37.8000 37.8000 37.8000 37.8000 37.7000 37.6000 37.5000 37.6000 37.6000 37.8000 38.0000 38.1000 38.2000 38.3000 38.2000 38.4000 38.6000 38.8000
37.6000 37.7000 37.7000 37.8000 37.7000 37.7000 37.5000 37.6000 37.7000 37.7000 37.8000 38.1000 38.1000 38.1000 38.2000 38.3000 38.5000 38.6000 38.7000
37.5000 37.6000 37.6000 37.8000 37.6000 37.5000 37.5000 37.5000 37.5000 37.7000 37.8000 37.9000 38.1000 38.1000 38.2000 38.3000 38.5000 38.7000 38.7000
37.6000 37.6000 37.5000 37.5000 37.5000 37.5000 37.5000 37.5000 37.6000 37.7000 37.8000 37.9000 38.1000 38.3000 38.2000 38.1000 38.3000 38.6000 38.7000
37.6000 37.6000 37.6000 37.6000 37.5000 37.6000 37.5000 37.5000 37.6000 37.7000 37.7000 37.9000 38.0000 38.1000 38.1000 38.2000 38.4000 38.5000 38.6000
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37.7000 37.6000 37.8000 37.7000 37.7000 37.6000 37.6000 37.6000 37.5000 37.5000 37.7000 37.5000 37.8000 37.9000 37.9000 37.9000 38.0000 38.3000 38.3000
37.8000 37.9000 37.9000 37.9000 37.7000 37.7000 37.5000 37.5000 37.4000 37.5000 37.6000 37.8000 37.8000 37.8000 37.8000 38.0000 38.0000 38.1000 38.2000
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37.9000 37.9000 37.9000 37.9000 37.8000 37.8000 38.0000 38.0000 38.0000 38.0000 38.1000 38.1000 38.0000 38.2000 38.3000 38.1000 38.0000 38.1000 38.1000
38.0000 38.0000 37.9000 37.9000 37.8000 37.9000 38.0000 38.0000 38.0000 38.1000 37.9000 38.1000 38.2000 38.2000 38.3000 38.1000 38.1000 38.0000 38.0000
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35.7000 35.7000 35.8000 36.0000 36.1000 36.1000 36.1000 36.0000 36.2000 36.6000 36.8000 37.0000 37.4000 38.0000 39.5000 42.9000 50.3000 56.7000 58.6000
35.6000 35.7000 35.8000 35.8000 36.0000 36.1000 36.2000 36.3000 36.4000 36.5000 36.8000 37.0000 37.5000 38.5000 40.2000 45.6000 52.2000 55.8000 56.6000
35.8000 35.8000 35.9000 35.9000 36.0000 36.1000 36.1000 36.5000 36.6000 36.7000 36.8000 37.2000 37.8000 39.4000 43.3000 49.1000 51.8000 55.4000 59.4000
35.9000 35.9000 35.9000 36.0000 36.1000 36.2000 36.3000 36.4000 36.7000 36.7000 36.8000 37.4000 38.0000 40.2000 47.0000 54.1000 55.7000 57.6000 61.9000
35.8000 35.8000 36.0000 36.0000 36.0000 36.2000 36.3000 36.5000 36.6000 36.7000 37.0000 37.3000 38.0000 40.3000 47.5000 55.1000 56.7000 57.2000 60.6000
35.8000 36.0000 36.1000 36.3000 36.2000 36.2000 36.4000 36.4000 36.6000 36.6000 37.0000 37.5000 38.1000 39.7000 44.6000 52.0000 54.1000 55.3000 58.4000
36.1000 36.1000 36.1000 36.2000 36.2000 36.3000 36.4000 36.5000 36.6000 36.9000 37.1000 37.6000 38.3000 39.1000 43.1000 50.9000 54.0000 56.0000 60.3000
36.3000 36.3000 36.3000 36.4000 36.3000 36.3000 36.4000 36.5000 36.8000 37.0000 37.4000 37.9000 38.6000 39.5000 42.4000 49.2000 53.7000 56.6000 59.9000
36.2000 36.4000 36.3000 36.2000 36.4000 36.4000 36.6000 36.7000 37.0000 37.5000 38.2000 39.0000 39.5000 40.7000 43.6000 49.5000 53.5000 55.4000 58.2000
36.3000 36.5000 36.5000 36.5000 36.5000 36.6000 36.7000 37.3000 37.7000 38.4000 39.6000 41.3000 42.2000 43.0000 45.9000 51.5000 55.3000 55.6000 57.4000
36.5000 36.6000 36.7000 36.8000 37.0000 37.2000 37.8000 38.6000 39.4000 40.3000 41.1000 42.6000 43.5000 44.7000 48.1000 52.6000 55.4000 56.0000 54.2000
36.8000 37.0000 37.5000 38.0000 38.5000 39.7000 40.5000 41.1000 42.1000 42.4000 42.1000 43.4000 44.3000 46.0000 49.2000 52.5000 54.8000 56.4000 53.6000
37.5000 38.1000 39.6000 41.5000 42.8000 43.7000 44.0000 44.0000 44.7000 44.7000 44.4000 44.6000 45.5000 47.1000 49.2000 51.1000 53.7000 55.2000 55.2000
40.0000 41.8000 43.8000 45.4000 46.2000 46.9000 47.5000 47.3000 47.0000 46.1000 45.6000 45.7000 46.4000 47.6000 49.2000 50.1000 51.4000 52.7000 54.1000
44.7000 46.2000 47.6000 47.9000 48.1000 48.5000 49.0000 48.9000 48.3000 47.2000 45.9000 45.9000 46.4000 47.0000 48.7000 49.5000 49.8000 51.1000 52.6000
48.0000 48.5000 49.2000 49.3000 49.3000 49.3000 49.4000 49.5000 48.8000 47.8000 46.1000 45.4000 45.4000 46.2000 47.9000 48.2000 48.0000 48.9000 50.8000
49.5000 49.6000 49.9000 50.2000 50.2000 49.9000 49.3000 48.9000 48.1000 46.5000 44.9000 44.4000 44.6000 45.3000 47.1000 46.5000 45.6000 46.0000 48.7000
50.3000 50.4000 50.3000 50.3000 50.2000 49.7000 48.8000 47.4000 45.7000 44.5000 44.0000 43.8000 43.6000 44.5000 46.6000 45.8000 44.0000 44.6000 47.5000
50.4000 50.6000 50.2000 49.7000 49.1000 48.1000 46.5000 44.9000 43.7000 43.3000 42.8000 42.7000 42.6000 42.9000 45.0000 45.7000 45.2000 46.1000 48.6000
50.1000 49.9000 49.1000 47.8000 46.6000 45.1000 43.9000 43.2000 42.4000 41.9000 41.6000 41.5000 41.5000 41.1000 41.6000 44.4000 46.6000 47.8000 49.6000
48.9000 47.8000 46.5000 44.9000 43.8000 43.0000 42.5000 41.8000 41.4000 41.1000 40.7000 40.4000 40.3000 40.0000 40.3000 43.3000 47.1000 48.4000 49.9000
46.1000 45.0000 43.8000 43.1000 42.4000 41.8000 41.4000 40.9000 40.7000 40.4000 40.0000 39.8000 39.6000 39.4000 39.7000 41.7000 46.2000 48.3000 49.8000
44.1000 42.9000 42.3000 41.8000 41.4000 40.9000 40.6000 40.2000 39.8000 39.5000 39.4000 39.3000 39.2000 39.0000 39.0000 40.7000 45.0000 47.8000 49.6000
42.3000 41.6000 41.2000 40.9000 40.6000 40.2000 39.9000 39.5000 39.2000 39.0000 38.8000 38.8000 38.8000 38.8000 38.8000 40.2000 44.9000 47.8000 49.7000
Abdul Hannan Qureshi
am 13 Mär. 2024
Bearbeitet: Abdul Hannan Qureshi
am 13 Mär. 2024
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Thanks for hint and guidance, I have modified it and it working perfectly.
for ii = 1:N
dataH = vertcat(iwant{N:-1:1});
end
Kindly what -1:1 represents ?
Rest query has been resolved. Thanks.
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"Kindly what -1:1 represents ? "
The colon operator creates a vector of values (which are then used as indices into IWANT):
10:-1:1
ans = 1×10
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Your FOR-loop seems to be superfluous. In any case, the code I showed you does not require a FOR-loop to replicate that which you showed in your original question or in your comment.
Weitere Antworten (1)
0 Stimmen
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I'm really not sure if I understood you correctly, but this might be what you want:
load Folder
for ii = 1:10
dy = iwant{ii}(1:512,1:end);
y(:,:,ii) = dy;
end
2 Kommentare
Alexander
am 12 Mär. 2024
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I've just a line added to check the data at once:
load Folder
for ii = 1:10
dy = iwant{ii}(1:512,1:end);
y(:,:,ii) = dy;
mesh(y(:,:,ii)); drawnow; title(num2str(ii)); drawnow; pause; % to check the data
end
Abdul Hannan Qureshi
am 13 Mär. 2024
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@Alexander, thanks for response. I am sorry if query was not clear. Thanks for your effort.
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am 12 Mär. 2024
am 13 Mär. 2024
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