I have a main folder, and within it, I have several subfolders containing .csv Excel files. These .csv files are divided into two types of data (TUG and walk). I created a script where the TUG data is placed in one cell, the walk data in another cell, and then it combines the data into a single cell. When I test this script for each of the folders, it correctly creates the cell with the combined data. For this reason, I created a function abcd: function [valoresCombinados] = abcd(mainFolder).
The problem arises in another script where I want to design a large table with all the data from all the folders. It creates a table with the TUG and walk data for one folder, and for the others, only the walk data is present. It shows the message: "No data found in the file." How can I solve this? Thanks
My script for the large table is:
% SCRIPT PRINCIPAL - Procesar carpetas y unir resultados
rootFolder = 'C:\gener nozip'; % <-- Ajusta si lo necesitas
carpetas = dir(rootFolder);
carpetas = carpetas([carpetas.isdir]); % solo carpetas
carpetas = carpetas(~ismember({carpetas.name}, {'.', '..'})); % quitar puntos
datosTotales = {}; % Aquí guardaremos los datos combinados
for k = 1:length(carpetas)
nombreCarpeta = carpetas(k).name;
rutaCompleta = fullfile(rootFolder, nombreCarpeta);
fprintf('📂 Procesando carpeta: %s\n', rutaCompleta);
try
datosCarpeta = abcd(rutaCompleta);
if ~isempty(datosCarpeta)
datosTotales = [datosTotales; datosCarpeta(2:end,:)]; % sin encabezado
if k == 1
encabezados = datosCarpeta(1,:);
end
else
fprintf('⚠️ Sin datos válidos en carpeta: %s\n', nombreCarpeta);
end
catch ME
fprintf('❌ Error en carpeta %s: %s\n', nombreCarpeta, ME.message);
end
end
% Unir todo
if ~isempty(datosTotales)
tablaFinal = [encabezados; datosTotales];
% Convertir la celda en tabla y usar la primera fila como nombres de columnas
encabezados = matlab.lang.makeValidName(encabezados); % hace válidos los nombres
encabezados = matlab.lang.makeUniqueStrings(encabezados); % asegura que no se repitan
tablaFinal = cell2table(tablaFinal(2:end,:), 'VariableNames', encabezados);
% Guardar en archivo Excel
filename = fullfile(rootFolder, 'RESULTADOS.xlsx');
writetable(tablaFinal, filename);
fprintf('✅ Resultado guardado en: %s\n', filename);
else
fprintf('🚫 No se encontraron datos para exportar.\n');
end
abcd function:
function [valoresCombinados] = abcd(mainFolder)
excelFiles = dir(fullfile(mainFolder, '*.csv'));
cd(mainFolder)
% Verificar si se encontraron archivos CSV
if isempty(excelFiles)
disp(['No se encontraron archivos CSV en la carpeta: ', mainFolder]);
valoresCombinados = [];
return;
end
valoresCell = cell(ceil(length(excelFiles)/2)+1, 6); % Ajusta el tamaño de la celda
valoresCell(1,:) = {'ID','Measure', 'Sit to Stand - Duration (s)', 'Sit to Stand - Lean Angle (degrees)', 'Stand to Sit - Duration (s)', 'Stand to Sit - Lean Angle (degrees)'};
cellindex = 1;
for j = 1:2:length(excelFiles)
dataTUG = readtable(excelFiles(j).name);
fid = fopen(excelFiles(j).name, 'r');
scan = textscan(fid, '%s', 'Delimiter', '\n');
fclose(fid);
scan = scan{1};
fila_2 = 'No data';
fila_9 = 'No data';
if length(scan) >= 2
fila_2 = scan{2}; % Segunda fila
end
if length(scan) >= 9
fila_9 = scan{9}; % Novena fila
end
% Calcular la fila donde deben guardarse los valores
cellindex = (j + 1) / 2 + 1; % Ajustar índice según iteración de archivos
% Guardar en la celda valoresCell en la fila correcta
valoresCell(cellindex, 1) = {fila_2}; % Segunda fila en la primera columna
valoresCell(cellindex, 2) = {fila_9};
% 1. Agafar la primera fila
newVarNames = dataTUG{1, :};
% 2. Si són cadenes tipus cell, convertir-les a text net
if iscell(newVarNames)
newVarNames = strrep(newVarNames, '"', ''); % Treure cometes si n'hi ha
newVarNames = matlab.lang.makeValidName(newVarNames); % Fer noms vàlids
end
% 3. Assignar els nous noms de columna
dataTUG.Properties.VariableNames = newVarNames;
% 4. Eliminar la primera fila (ja s'ha fet servir com a noms)
dataTUG(1, :) = [];
rowNames = {'Sit to Stand - Duration (s)', 'Sit to Stand - Lean Angle (degrees)', 'Stand to Sit - Duration (s)', 'Stand to Sit - Lean Angle (degrees)'};
selectedRows = ismember(dataTUG{:, 1}, rowNames);
selectedColumn = ismember(dataTUG.Properties.VariableNames, 'Mean'); % Cambiar a Properties.VariableNames
% Asegurarse de que los datos extraídos sean del mismo tipo
extractedData = dataTUG{selectedRows, selectedColumn};
if iscell(extractedData)
extractedData = cellfun(@num2str, extractedData, 'UniformOutput', false);
end
% Verificar si extractedData contiene datos antes de asignar
if ~isempty(extractedData)
valoresCell(cellindex, 3:end) = extractedData;
else
disp(['No se encontraron datos en el archivo: ', excelFiles(j).name]);
end
end
%% Procesar archivos seleccionados para valoresCellwalk
selectedFiles = excelFiles(2:2:end);
valoresCellwalk = cell(length(selectedFiles), 63); % 63 columnas
valoresCellwalk(1, 1) = {'ID'};
valoresCellwalk(1, 2) = {'Measure'};
for j = 1:length(selectedFiles)
fileName = fullfile(mainFolder, selectedFiles(j).name); % Construye la ruta completa del archivo
fid = fopen(fileName, 'r'); % Abrir el archivo en modo de solo lectura
scan = textscan(fid, '%s', 'Delimiter', '\n'); % Leer el archivo línea por línea
fclose(fid); % Cerrar el archivo
scan = scan{1}; % Extraer las líneas leídas en una celda
rowsToExtract = 20:80; % Filas de la A20 a A80
rowsToExtract = rowsToExtract(rowsToExtract <= length(scan)); % Ajustar si el archivo tiene menos filas
extractedData = cell(length(rowsToExtract), 3); % 3 columnas para las 3 palabras separadas
for i = 1:length(rowsToExtract)
row = rowsToExtract(i);
line = scan{row}; % Obtener la línea de texto correspondiente
parts = strsplit(line, '","');
words = strsplit(parts{1}, '-');
extractedData{i, 1} = strtrim(words{1}); % Primer palabra
extractedData{i, 2} = strtrim(words{2}); % Segunda palabra
extractedData{i, 3} = strtrim(words{3}); % Tercer palabra
for k = 2:length(parts)
numStr = strrep(parts{k}, ',', '.'); % Reemplazar comas decimales por puntos
numStr = strrep(numStr, '"', ''); % Eliminar comillas
extractedData{i, k+2} = str2double(numStr);
end
end
% Guardar ID y Measure
if length(scan) >= 2
valoresCellwalk{j + 1, 1} = scan{2};
else
valoresCellwalk{j + 1, 1} = 'No data';
end
if length(scan) >= 9
valoresCellwalk{j + 1, 2} = scan{9};
else
valoresCellwalk{j + 1, 2} = 'No data';
end
% Guardar datos
for i = 1:min(length(rowsToExtract), 61) % Máximo 61 valores
valoresCellwalk{1, i+2} = extractedData{i, 3};
if size(extractedData, 1) >= i % Verifica que haya suficientes filas en extractedData
valoresCellwalk{j + 1, i+2} = extractedData{i, 6}; % Guardar en la fila j+1, columna i+2
else
valoresCellwalk{j + 1, i+2} = NaN; % Si no hay datos, asigna NaN
end
end
end
% Asegurar que las dimensiones coincidan antes de combinar
numRowsCell = size(valoresCell, 1);
numRowsCellwalk = size(valoresCellwalk, 1);
maxRows = max(size(valoresCell,1), size(valoresCellwalk,1));
% Asegurar que ambas celdas tengan el mismo número de filas
if size(valoresCell,1) < maxRows
valoresCell(end+1:maxRows, :) = {[]}; % Rellena con celdas vacías
end
if size(valoresCellwalk,1) < maxRows
valoresCellwalk(end+1:maxRows, :) = {[]}; % Rellena con celdas vacías
end
% Crear una celda para los datos combinados (2 columnas ID + Measure + 4 columnas de valoresCell + 61 columnas de valoresCellwalk)
valoresCombinados = cell(numRowsCell, 67); % 2 columnas de ID y Measure + 4 columnas de valoresCell + 61 columnas de valoresCellwalk
% Copiar las primeras 2 columnas (ID y Measure) de valoresCell a valoresCombinados
valoresCombinados(:, 1:2) = valoresCell(:, 1:2); % ID y Measure
% Copiar las 4 columnas de datos de valoresCell a valoresCombinados
valoresCombinados(:, 3:6) = valoresCell(:, 3:6); % Datos de valoresCell
% Copiar las 61 columnas de datos de valoresCellwalk a valoresCombinados
valoresCombinados(:, 7:end) = valoresCellwalk(:, 3:end);
end
