如何在Matlab中將Multidimensional Arrays導出到MultiIndex Dataframe中？

Question

假設我有在Matlab多維元素說

M=rand(5,4,3) 

其中5行代表說，客戶的姓氏和4列代表他們的{年齡，體重，活動，幸福水平}，而其他3個多矩陣代表多年{1999,2003,2009}。

我試圖將其轉換爲Pandas中的多索引數據框架。可以請別人幫我嗎？

Answer 1

我覺得有這樣做的沒有簡單的方法，

我會後我以供日後參考的解決方案。但是，如果有人願意添加一個非常感謝的答案。但是，如果我在網上找不到簡單的解決方案，我會做很多事情。我發佈的問題沒有人回答過。

在Matlab中，我已保存的每個維度(:,:,i)，i=1,2,3一個excel文件如下創建：

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

因此，我有三個Excel文件保存爲1.xlsx，等等。現在

，我訪問同一個目錄下Python和我寫了下面的代碼

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) 

結果是我在這個問題想