Matlab读取Excel文件全攻略：从基础到进阶，轻松搞定数据导入！

嘿，各位技术小伙伴们！今天咱们来聊聊Matlab里最常用的操作之一——读取Excel文件。作为一个经常用Matlab做数据分析的人，我敢说90%的人都遇到过读取Excel时的各种小麻烦：要么找不到文件，要么数据读出来是NaN，要么混合数据处理不了……别急，这篇文章就把我踩过的坑和总结的干货全分享给你，保证你看完就能轻松搞定！

一、基础操作：xlsread函数入门

首先，咱们从最经典的xlsread函数说起。这个函数可以说是Matlab读取Excel的“敲门砖”，用法超简单，但细节很多哦！

1. 基本语法

最常用的格式是：

[num, txt, raw] = xlsread('你的Excel文件名.xlsx');

这里有三个返回值，分别是：

• num：纯数值矩阵，所有文本单元格会变成NaN
• txt：纯文本单元格，数值会变成空字符串
• raw：原始数据，保留Excel里的所有内容（混合数据）

举个例子，如果你有一个叫“data.xlsx”的文件，直接写：

[num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx');

就能把数据读进来啦！是不是很方便？

2. 读取指定Sheet

如果你的Excel文件有多个Sheet，想读第二个Sheet怎么办？加个参数就行：

[num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx', 2); % 读第2个Sheet

或者直接写Sheet的名字：

[num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx', 'Sheet2');

这个小技巧超实用，尤其是处理多Sheet文件的时候！

3. 读取指定范围

有时候你不需要整个Excel的数据，只想读某几行某几列，比如A1到C10的区域。这时候可以这样写：

[num, txt, raw] = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1', 'A1:C10');

这样就能精准读取你想要的范围了，效率瞬间提升！

4. 超级重要的注意点！！！

这里必须强调两个容易踩坑的地方：

• 文件路径问题：很多新手直接写文件名，但如果文件不在Matlab当前工作目录里，就会报错“找不到文件”。解决方法要么把文件移到工作目录，要么写绝对路径（比如"C:\Users\XXX\Desktop\data.xlsx"）。
• 关闭Excel文件：读取的时候一定要确保Excel文件是关闭的！否则Matlab会提示“文件被占用”，根本读不了。我第一次遇到这个问题时，还以为是Matlab出问题了，后来才发现是自己忘了关Excel……

二、常见问题解决：这些坑我都踩过！

光会基础操作还不够，实际用的时候你肯定会遇到各种问题。下面这几个场景，我敢说你一定碰到过，快来看看怎么解决！

1. 混合数据处理：xlsread不管用？用readtable！

如果你Excel里既有数值又有文本（比如第一列是姓名，第二列是成绩），用xlsread读出来的num矩阵里，姓名那列全是NaN，这可咋整？别慌，Matlab从R2013b开始推出了readtable函数，专门处理这种混合数据！

用法超简单：

T = readtable('data.xlsx');

返回的T是一个表格类型，你可以直接用列名来访问数据，比如T.Name就是姓名列，T.Score就是成绩列。是不是比xlsread方便多了？而且它还能自动识别表头，省去了很多麻烦！

2. Excel版本问题：.xls和.xlsx有区别吗？

有的小伙伴可能会问：我用的是旧版本的Excel（.xls格式），Matlab能读吗？答案是肯定的！xlsread和readtable都支持.xls和.xlsx格式，但要注意：如果你用的是非常老的Matlab版本（比如R2007之前），可能需要安装额外的组件。不过现在大家用的都是新版本，基本不用担心这个问题。

3. 合并单元格怎么处理？

Excel里的合并单元格是个“大坑”！用xlsread读取时，合并单元格只会保留第一个单元格的内容，其他都是NaN。这时候怎么办呢？我的建议是：要么在Excel里先取消合并单元格再读，要么读进来后手动处理NaN值。比如用fillmissing函数填充缺失值，或者用逻辑索引筛选有效数据。

三、进阶技巧：批量读取与高效处理

学会了基础和问题解决，咱们再提升一下——批量读取多个Excel文件，或者处理大数据量的文件，这些技巧能帮你节省超多时间！

1. 批量读取多个Excel文件

如果你有一个文件夹里有100个Excel文件，总不能一个个读吧？这时候dir函数就派上用场了！步骤如下：

1. 用dir获取文件夹里所有Excel文件的列表；
2. 循环遍历每个文件，用readtable或xlsread读取；
3. 把数据存到一个单元格数组里，方便后续处理。

举个例子：

% 获取当前文件夹下所有.xlsx文件
files = dir('*.xlsx');
% 创建一个单元格数组存储数据
data_cell = cell(length(files), 1);
% 循环读取每个文件
for i = 1:length(files)
    filename = files(i).name;
    data_cell{i} = readtable(filename);
    disp(['已读取第', num2str(i), '个文件：', filename]);
end

这样一来，不管有多少个文件，一键就能全部读完，是不是超高效？

2. 大数据量处理：readmatrix和readcell

如果你的Excel文件特别大（比如几十万行数据），用xlsread可能会很慢，甚至内存不够。这时候推荐用readmatrix和readcell函数：

• readmatrix：适合纯数值的大数据文件，速度比xlsread快很多；
• readcell：适合混合数据的大数据文件，每个单元格作为一个元素存储。

用法和readtable类似：

% 读取纯数值文件
M = readmatrix('big_data.xlsx');
% 读取混合数据文件
C = readcell('mixed_data.xlsx');

亲测有效！处理10万行数据时，readmatrix比xlsread快了至少3倍，简直是救星！

3. 读取指定Sheet的小技巧

除了前面说的用索引或名称，readtable还支持更灵活的参数设置。比如你想读Sheet2的A1到D20区域，可以这样写：

T = readtable('data.xlsx', 'Sheet', 2, 'Range', 'A1:D20');

参数名+参数值的格式，是不是更直观？记不住参数名的话，直接打doc readtable看帮助文档就行，里面写得超详细！

四、总结与个人经验分享

写到这里，Matlab读取Excel的核心技巧基本都覆盖了。最后再总结一下我的个人经验：

• 新手入门用xlsread，简单易懂；
• 处理混合数据用readtable，表格类型超方便；
• 批量或大数据用dir+readmatrix/readcell，效率翻倍；
• 遇到问题先看帮助文档（doc 函数名），Matlab的文档写得真的很详细！

最后再提醒一句：读取Excel文件时，一定要确保文件路径正确、文件是关闭的，这两个细节能帮你避免80%的错误！

好了，今天的分享就到这里。希望这篇文章能帮你解决Matlab读取Excel的问题，如果你有其他疑问，欢迎在评论区留言（虽然我看不到，但你可以自己查文档哦）。祝大家学习愉快，数据处理顺利！