Why does Matlab turn values of 100 into 1 when importing from csv files?
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Hi,
I use the following code to import data from csv files.
[file_list,path_n] = uigetfile('*.csv', 'Grab csv', 'Multiselect','on');
file_list = cellstr(file_list);
N = numel(file_list);
alldata = cell(1,N);
for ii = 1:N
G = fullfile(path_n,file_list{ii});
alldata{ii} = readcell(G, 'Delimiter',{',',';'}, 'ConsecutiveDelimitersRule','join');
end
However, when I go into the cell array alldata (see attached), I see that the values that were previously 100s are now 1s.
One of the many csv files I imported where this happens is 1411_task.csv which is the second cell in alldata (see attached). If I open the file in Notepad for example I can see that the values are actually "100". Any idea why that is the case and how I could fix it in my code?
Thank you!
10 Comments
Jan
on 15 Dec 2022
When I open the CSV file, I find 3 lines containing a "100":
Minimum Value;-100;
Maximum Value;100;
100;22.7765;
Where are the "100"s, which are converted to "1"?
Voss
on 15 Dec 2022
I'm not seeing the problem. The alldata generated by your code appears to be the same as the 2nd cell of the alldata from the mat file.
% [file_list,path_n] = uigetfile('*.csv', 'Grab csv', 'Multiselect','on');
file_list = {'1411_task.csv'};
path_n = '.';
file_list = cellstr(file_list);
N = numel(file_list);
alldata = cell(1,N);
for ii = 1:N
G = fullfile(path_n,file_list{ii});
alldata{ii} = readcell(G, 'Delimiter',{',',';'}, 'ConsecutiveDelimitersRule','join');
end
disp(alldata{1});
{'media_open; media_play; media_end'} {'2022/09/19 17:55:47:745' } {' 2022/09/19 18:12:27:582"'}
{'Multimedia File' } {'com.UtrechtUniversity.XRPS_Quest-20220919-170008.mkv'} {1×1 missing }
{'Lower Label' } {'Negative Affect' } {1×1 missing }
{'Upper Label' } {'Positive Affect' } {1×1 missing }
{'Minimum Value' } {[ -100]} {1×1 missing }
{'Maximum Value' } {[ 100]} {1×1 missing }
{'Number of Steps' } {[ 9]} {1×1 missing }
{'Second' } {'Rating' } {1×1 missing }
{'%%%%%%' } {'%%%%%%' } {1×1 missing }
{[ 9]} {[ -19.3315]} {1×1 missing }
{[ 10]} {[ -19.3315]} {1×1 missing }
{[ 11]} {[ -19.4200]} {1×1 missing }
{[ 12]} {[ -19.3610]} {1×1 missing }
{[ 13]} {[ -18.0090]} {1×1 missing }
{[ 14]} {[ -15.4068]} {1×1 missing }
{[ 15]} {[ -15.4410]} {1×1 missing }
{[ 16]} {[ -13.9430]} {1×1 missing }
{[ 17]} {[ -12.9535]} {1×1 missing }
{[ 18]} {[ -7.2055]} {1×1 missing }
{[ 19]} {[ -3.3020]} {1×1 missing }
{[ 20]} {[ 0.7800]} {1×1 missing }
{[ 21]} {[ 3.8190]} {1×1 missing }
{[ 22]} {[ 4.7485]} {1×1 missing }
{[ 23]} {[ 4.7775]} {1×1 missing }
{[ 24]} {[ 4.9047]} {1×1 missing }
{[ 25]} {[ 4.9525]} {1×1 missing }
{[ 26]} {[ 4.8650]} {1×1 missing }
{[ 27]} {[ 4.9525]} {1×1 missing }
{[ 28]} {[ 6.6690]} {1×1 missing }
{[ 29]} {[ 7.5760]} {1×1 missing }
{[ 30]} {[ 9.5600]} {1×1 missing }
{[ 31]} {[ 10.9400]} {1×1 missing }
{[ 32]} {[ 10.9400]} {1×1 missing }
{[ 33]} {[ 11.8470]} {1×1 missing }
{[ 34]} {[ 15.0170]} {1×1 missing }
{[ 35]} {[ 15.1505]} {1×1 missing }
{[ 36]} {[ 14.9285]} {1×1 missing }
{[ 37]} {[ 21.3090]} {1×1 missing }
{[ 38]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 39]} {[ 28.4390]} {1×1 missing }
{[ 40]} {[ 24.2675]} {1×1 missing }
{[ 41]} {[ 17.5163]} {1×1 missing }
{[ 42]} {[ 14.9285]} {1×1 missing }
{[ 43]} {[ 14.8695]} {1×1 missing }
{[ 44]} {[ 14.9580]} {1×1 missing }
{[ 45]} {[ 14.8695]} {1×1 missing }
{[ 46]} {[ 15.0884]} {1×1 missing }
{[ 47]} {[ 14.8990]} {1×1 missing }
{[ 48]} {[ 14.9875]} {1×1 missing }
{[ 49]} {[ 15.0170]} {1×1 missing }
{[ 50]} {[ 14.8990]} {1×1 missing }
{[ 51]} {[ 15.0465]} {1×1 missing }
{[ 52]} {[ 14.8695]} {1×1 missing }
{[ 53]} {[ 13.9440]} {1×1 missing }
{[ 54]} {[ 10.9400]} {1×1 missing }
{[ 55]} {[ 10.8225]} {1×1 missing }
{[ 56]} {[ 5.5521]} {1×1 missing }
{[ 57]} {[ 4.8065]} {1×1 missing }
{[ 58]} {[ 4.7190]} {1×1 missing }
{[ 59]} {[ 4.8355]} {1×1 missing }
{[ 60]} {[ 4.7485]} {1×1 missing }
{[ 61]} {[ 5.8600]} {1×1 missing }
{[ 62]} {[ 12.4067]} {1×1 missing }
{[ 63]} {[ 14.8711]} {1×1 missing }
{[ 64]} {[ 14.9875]} {1×1 missing }
{[ 65]} {[ 14.8400]} {1×1 missing }
{[ 66]} {[ 14.8695]} {1×1 missing }
{[ 67]} {[ 14.9332]} {1×1 missing }
{[ 68]} {[ 15.0465]} {1×1 missing }
{[ 69]} {[ 14.9580]} {1×1 missing }
{[ 70]} {[ 14.8695]} {1×1 missing }
{[ 71]} {[ 14.8400]} {1×1 missing }
{[ 72]} {[ 14.8990]} {1×1 missing }
{[ 73]} {[ 14.8990]} {1×1 missing }
{[ 74]} {[ 14.8990]} {1×1 missing }
{[ 75]} {[ 14.9580]} {1×1 missing }
{[ 76]} {[ 14.9870]} {1×1 missing }
{[ 77]} {[ 14.8400]} {1×1 missing }
{[ 78]} {[ 14.9575]} {1×1 missing }
{[ 79]} {[ 14.9285]} {1×1 missing }
{[ 80]} {[ 15.0165]} {1×1 missing }
{[ 81]} {[ 14.9870]} {1×1 missing }
{[ 82]} {[ 14.9326]} {1×1 missing }
{[ 83]} {[ 15.1200]} {1×1 missing }
{[ 84]} {[ 14.9642]} {1×1 missing }
{[ 85]} {[ 15.0460]} {1×1 missing }
{[ 86]} {[ 15.1184]} {1×1 missing }
{[ 87]} {[ 16.7795]} {1×1 missing }
{[ 88]} {[ 16.8380]} {1×1 missing }
{[ 89]} {[ 16.8080]} {1×1 missing }
{[ 90]} {[ 16.5735]} {1×1 missing }
{[ 91]} {[ 16.7785]} {1×1 missing }
{[ 92]} {[ 16.7210]} {1×1 missing }
{[ 93]} {[ 16.4270]} {1×1 missing }
{[ 94]} {[ 19.2195]} {1×1 missing }
{[ 95]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 96]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 97]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 98]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 99]} {[ 22.6890]} {1×1 missing }
{[ 100]} {[ 22.7765]} {1×1 missing }
{[ 101]} {[ 22.7475]} {1×1 missing }
{[ 102]} {[ 22.7475]} {1×1 missing }
{[ 103]} {[ 22.7521]} {1×1 missing }
{[ 104]} {[ 24.7270]} {1×1 missing }
{[ 105]} {[ 28.1260]} {1×1 missing }
{[ 106]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 107]} {[ 28.6730]} {1×1 missing }
{[ 108]} {[ 21.1685]} {1×1 missing }
{[ 109]} {[ 21.2470]} {1×1 missing }
{[ 110]} {[ 21.0900]} {1×1 missing }
{[ 111]} {[ 21.4040]} {1×1 missing }
{[ 112]} {[ 22.6890]} {1×1 missing }
{[ 113]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 114]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 115]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 116]} {[ 23.1280]} {1×1 missing }
{[ 117]} {[ 25.3900]} {1×1 missing }
{[ 118]} {[ 26.5600]} {1×1 missing }
{[ 119]} {[ 26.5600]} {1×1 missing }
{[ 120]} {[ 25]} {1×1 missing }
{[ 121]} {[ 22.6600]} {1×1 missing }
{[ 122]} {[ 22.1890]} {1×1 missing }
{[ 123]} {[ 21.4825]} {1×1 missing }
{[ 124]} {[ 24.3447]} {1×1 missing }
{[ 125]} {[ 37.8590]} {1×1 missing }
{[ 126]} {[ 39.1085]} {1×1 missing }
{[ 127]} {[ 40.3860]} {1×1 missing }
{[ 128]} {[ 38.9430]} {1×1 missing }
{[ 129]} {[ 38.7532]} {1×1 missing }
{[ 130]} {[ 37.9195]} {1×1 missing }
{[ 131]} {[ 37.6555]} {1×1 missing }
{[ 132]} {[ 38.3600]} {1×1 missing }
{[ 133]} {[ 44.5300]} {1×1 missing }
{[ 134]} {[ 44.5300]} {1×1 missing }
{[ 135]} {[ 39.2970]} {1×1 missing }
{[ 136]} {[ 30.5865]} {1×1 missing }
{[ 137]} {[ 30.7920]} {1×1 missing }
{[ 138]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 139]} {[ 30.5865]} {1×1 missing }
{[ 140]} {[ 30.7620]} {1×1 missing }
{[ 141]} {[ 29.5925]} {1×1 missing }
{[ 142]} {[ 28.9100]} {1×1 missing }
{[ 143]} {[ 28.9100]} {1×1 missing }
{[ 144]} {[ 30.3920]} {1×1 missing }
{[ 145]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 146]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 147]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 148]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 149]} {[ 30.5005]} {1×1 missing }
{[ 150]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 151]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 152]} {[ 30.5285]} {1×1 missing }
{[ 153]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 154]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 155]} {[ 30.5285]} {1×1 missing }
{[ 156]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 157]} {[ 30.5005]} {1×1 missing }
{[ 158]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 159]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 160]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 161]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 162]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 163]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 164]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 165]} {[ 30.5865]} {1×1 missing }
{[ 166]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 167]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 168]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 169]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 170]} {[ 30.4990]} {1×1 missing }
{[ 171]} {[ 30.4700]} {1×1 missing }
{[ 172]} {[ 30.5280]} {1×1 missing }
{[ 173]} {[ 29.7970]} {1×1 missing }
{[ 174]} {[ 26.7355]} {1×1 missing }
{[ 175]} {[ 26.5895]} {1×1 missing }
{[ 176]} {[ 26.5600]} {1×1 missing }
{[ 177]} {[ 26.5895]} {1×1 missing }
{[ 178]} {[ 26.5600]} {1×1 missing }
{[ 179]} {[ 26.5600]} {1×1 missing }
{[ 180]} {[ 26.5600]} {1×1 missing }
{[ 181]} {[ 30.1574]} {1×1 missing }
{[ 182]} {[ 35.4855]} {1×1 missing }
{[ 183]} {[ 37.9400]} {1×1 missing }
{[ 184]} {[ 43.2040]} {1×1 missing }
{[ 185]} {[ 44.5300]} {1×1 missing }
{[ 186]} {[ 48.5405]} {1×1 missing }
{[ 187]} {[ 54.6020]} {1×1 missing }
{[ 188]} {[ 54.5725]} {1×1 missing }
{[ 189]} {[ 54.6310]} {1×1 missing }
{[ 190]} {[ 54.6605]} {1×1 missing }
{[ 191]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 192]} {[ 54.6020]} {1×1 missing }
{[ 193]} {[ 54.6605]} {1×1 missing }
{[ 194]} {[ 54.6505]} {1×1 missing }
{[ 195]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 196]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 197]} {[ 54.6605]} {1×1 missing }
{[ 198]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 199]} {[ 54.6315]} {1×1 missing }
{[ 200]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 201]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 202]} {[ 54.5435]} {1×1 missing }
{[ 203]} {[ 54.5725]} {1×1 missing }
{[ 204]} {[ 54.6605]} {1×1 missing }
{[ 205]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 206]} {[ 54.6900]} {1×1 missing }
{[ 207]} {[ 54.6605]} {1×1 missing }
{[ 208]} {[ 54.6605]} {1×1 missing }
{[ 209]} {[ 60.3942]} {1×1 missing }
{[ 210]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 211]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 212]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 213]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 214]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 215]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 216]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 217]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 218]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 219]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 220]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 221]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 222]} {[ 57.4026]} {1×1 missing }
{[ 223]} {[ 50.7800]} {1×1 missing }
{[ 224]} {[ 46.3065]} {1×1 missing }
{[ 225]} {[ 41.7950]} {1×1 missing }
{[ 226]} {[ 40.7085]} {1×1 missing }
{[ 227]} {[ 40.6790]} {1×1 missing }
{[ 228]} {[ 37.4220]} {1×1 missing }
{[ 229]} {[ 36.8116]} {1×1 missing }
{[ 230]} {[ 36.8070]} {1×1 missing }
{[ 231]} {[ 36.7780]} {1×1 missing }
{[ 232]} {[ 36.8660]} {1×1 missing }
{[ 233]} {[ 36.8432]} {1×1 missing }
{[ 234]} {[ 36.8075]} {1×1 missing }
{[ 235]} {[ 36.8950]} {1×1 missing }
{[ 236]} {[ 36.8075]} {1×1 missing }
{[ 237]} {[ 36.8660]} {1×1 missing }
{[ 238]} {[ 36.7200]} {1×1 missing }
{[ 239]} {[ 36.7200]} {1×1 missing }
{[ 240]} {[ 36.7490]} {1×1 missing }
{[ 241]} {[ 36.7780]} {1×1 missing }
{[ 242]} {[ 36.9535]} {1×1 missing }
{[ 243]} {[ 36.9963]} {1×1 missing }
{[ 244]} {[ 36.9240]} {1×1 missing }
{[ 245]} {[ 36.6310]} {1×1 missing }
{[ 246]} {[ 34.5175]} {1×1 missing }
{[ 247]} {[ 34.4585]} {1×1 missing }
{[ 248]} {[ 34.5175]} {1×1 missing }
{[ 249]} {[ 34.6060]} {1×1 missing }
{[ 250]} {[ 34.6489]} {1×1 missing }
{[ 251]} {[ 34.8705]} {1×1 missing }
{[ 252]} {[ 34.6940]} {1×1 missing }
{[ 253]} {[ 34.5470]} {1×1 missing }
{[ 254]} {[ 35.0816]} {1×1 missing }
{[ 255]} {[ 40.0350]} {1×1 missing }
{[ 256]} {[ 40.8855]} {1×1 missing }
{[ 257]} {[ 42.5000]} {1×1 missing }
{[ 258]} {[ 42.9700]} {1×1 missing }
{[ 259]} {[ 42.9700]} {1×1 missing }
{[ 260]} {[ 45.7045]} {1×1 missing }
{[ 261]} {[ 54.3640]} {1×1 missing }
{[ 262]} {[ 58.5900]} {1×1 missing }
{[ 263]} {[ 58.6490]} {1×1 missing }
{[ 264]} {[ 58.5900]} {1×1 missing }
{[ 265]} {[ 58.6785]} {1×1 missing }
{[ 266]} {[ 58.7080]} {1×1 missing }
{[ 267]} {[ 58.6785]} {1×1 missing }
{[ 268]} {[ 58.6195]} {1×1 missing }
{[ 269]} {[ 58.6785]} {1×1 missing }
{[ 270]} {[ 58.6490]} {1×1 missing }
{[ 271]} {[ 58.6832]} {1×1 missing }
{[ 272]} {[ 60.7640]} {1×1 missing }
{[ 273]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 274]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 275]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 276]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 277]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 278]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 279]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 280]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 281]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 282]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 283]} {[ 57.2475]} {1×1 missing }
{[ 284]} {[ 50.7800]} {1×1 missing }
{[ 285]} {[ 50.7800]} {1×1 missing }
{[ 286]} {[ 49.3175]} {1×1 missing }
{[ 287]} {[ 48.4690]} {1×1 missing }
{[ 288]} {[ 48.4980]} {1×1 missing }
{[ 289]} {[ 48.4985]} {1×1 missing }
{[ 290]} {[ 48.5565]} {1×1 missing }
{[ 291]} {[ 48.4690]} {1×1 missing }
{[ 292]} {[ 48.4705]} {1×1 missing }
{[ 293]} {[ 48.4985]} {1×1 missing }
{[ 294]} {[ 48.4690]} {1×1 missing }
{[ 295]} {[ 48.5016]} {1×1 missing }
{[ 296]} {[ 48.5565]} {1×1 missing }
{[ 297]} {[ 47.4195]} {1×1 missing }
{[ 298]} {[ 46.8700]} {1×1 missing }
{[ 299]} {[ 46.2560]} {1×1 missing }
{[ 300]} {[ 41.4435]} {1×1 missing }
{[ 301]} {[ 39.0310]} {1×1 missing }
{[ 302]} {[ 38.9140]} {1×1 missing }
{[ 303]} {[ 38.3295]} {1×1 missing }
{[ 304]} {[ 38.4765]} {1×1 missing }
{[ 305]} {[ 38.3575]} {1×1 missing }
{[ 306]} {[ 38.8142]} {1×1 missing }
{[ 307]} {[ 39.7630]} {1×1 missing }
{[ 308]} {[ 44.8810]} {1×1 missing }
{[ 309]} {[ 46.8700]} {1×1 missing }
{[ 310]} {[ 47.3410]} {1×1 missing }
{[ 311]} {[ 48.4400]} {1×1 missing }
{[ 312]} {[ 48.4705]} {1×1 missing }
{[ 313]} {[ 48.4985]} {1×1 missing }
{[ 314]} {[ 62.6270]} {1×1 missing }
{[ 315]} {[ 74.3465]} {1×1 missing }
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{[ 215]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
{[ 216]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
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{[ 221]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
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{[ 243]} {[ 36.9963]} {1×1 missing }
{[ 244]} {[ 36.9240]} {1×1 missing }
{[ 245]} {[ 36.6310]} {1×1 missing }
{[ 246]} {[ 34.5175]} {1×1 missing }
{[ 247]} {[ 34.4585]} {1×1 missing }
{[ 248]} {[ 34.5175]} {1×1 missing }
{[ 249]} {[ 34.6060]} {1×1 missing }
{[ 250]} {[ 34.6489]} {1×1 missing }
{[ 251]} {[ 34.8705]} {1×1 missing }
{[ 252]} {[ 34.6940]} {1×1 missing }
{[ 253]} {[ 34.5470]} {1×1 missing }
{[ 254]} {[ 35.0816]} {1×1 missing }
{[ 255]} {[ 40.0350]} {1×1 missing }
{[ 256]} {[ 40.8855]} {1×1 missing }
{[ 257]} {[ 42.5000]} {1×1 missing }
{[ 258]} {[ 42.9700]} {1×1 missing }
{[ 259]} {[ 42.9700]} {1×1 missing }
{[ 260]} {[ 45.7045]} {1×1 missing }
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{[ 262]} {[ 58.5900]} {1×1 missing }
{[ 263]} {[ 58.6490]} {1×1 missing }
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{[ 269]} {[ 58.6785]} {1×1 missing }
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{[ 272]} {[ 60.7640]} {1×1 missing }
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{[ 274]} {[ 60.9400]} {1×1 missing }
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{[ 289]} {[ 48.4985]} {1×1 missing }
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{[ 291]} {[ 48.4690]} {1×1 missing }
{[ 292]} {[ 48.4705]} {1×1 missing }
{[ 293]} {[ 48.4985]} {1×1 missing }
{[ 294]} {[ 48.4690]} {1×1 missing }
{[ 295]} {[ 48.5016]} {1×1 missing }
{[ 296]} {[ 48.5565]} {1×1 missing }
{[ 297]} {[ 47.4195]} {1×1 missing }
{[ 298]} {[ 46.8700]} {1×1 missing }
{[ 299]} {[ 46.2560]} {1×1 missing }
{[ 300]} {[ 41.4435]} {1×1 missing }
{[ 301]} {[ 39.0310]} {1×1 missing }
{[ 302]} {[ 38.9140]} {1×1 missing }
{[ 303]} {[ 38.3295]} {1×1 missing }
{[ 304]} {[ 38.4765]} {1×1 missing }
{[ 305]} {[ 38.3575]} {1×1 missing }
{[ 306]} {[ 38.8142]} {1×1 missing }
{[ 307]} {[ 39.7630]} {1×1 missing }
{[ 308]} {[ 44.8810]} {1×1 missing }
{[ 309]} {[ 46.8700]} {1×1 missing }
{[ 310]} {[ 47.3410]} {1×1 missing }
{[ 311]} {[ 48.4400]} {1×1 missing }
{[ 312]} {[ 48.4705]} {1×1 missing }
{[ 313]} {[ 48.4985]} {1×1 missing }
{[ 314]} {[ 62.6270]} {1×1 missing }
{[ 315]} {[ 74.3465]} {1×1 missing }
{[ 316]} {[ 77.8080]} {1×1 missing }
{[ 317]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 318]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 319]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 320]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 321]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 322]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 323]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 324]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 325]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 326]} {[ 78.1200]} {1×1 missing }
{[ 327]} {[ 80.2690]} {1×1 missing }
{[ 328]} {[ 86.9540]} {1×1 missing }
{[ 329]} {[ 77.0285]} {1×1 missing }
{[ 330]} {[ 89.5855]} {1×1 missing }
{[ 331]} {[ 90.6200]} {1×1 missing }
{[ 332]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 333]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 334]} {[ 99.3360]} {1×1 missing }
{[ 335]} {[ 1]} {1×1 missing }
{[ 336]} {[ 1]} {1×1 missing }
{[ 337]} {[ 1]} {1×1 missing }
{[ 338]} {[ 94.3032]} {1×1 missing }
{[ 339]} {[ 86.2075]} {1×1 missing }
{[ 340]} {[ 84.4585]} {1×1 missing }
{[ 341]} {[ 84.3700]} {1×1 missing }
{[ 342]} {[ 84.3995]} {1×1 missing }
{[ 343]} {[ 80.6710]} {1×1 missing }
{[ 344]} {[ 77.0280]} {1×1 missing }
{[ 345]} {[ 76.5600]} {1×1 missing }
{[ 346]} {[ 76.5600]} {1×1 missing }
{[ 347]} {[ 76.5600]} {1×1 missing }
{[ 348]} {[ 74.6490]} {1×1 missing }
{[ 349]} {[ 72.6600]} {1×1 missing }
{[ 350]} {[ 71.1060]} {1×1 missing }
{[ 351]} {[ 65.5465]} {1×1 missing }
{[ 352]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 353]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 354]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 355]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 356]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 357]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 358]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 359]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 360]} {[ 63.8165]} {1×1 missing }
{[ 361]} {[ 62.6175]} {1×1 missing }
{[ 362]} {[ 62.7930]} {1×1 missing }
{[ 363]} {[ 62.5590]} {1×1 missing }
{[ 364]} {[ 59.7955]} {1×1 missing }
{[ 365]} {[ 52.6345]} {1×1 missing }
{[ 366]} {[ 52.5165]} {1×1 missing }
{[ 367]} {[ 52.4870]} {1×1 missing }
{[ 368]} {[ 59.7545]} {1×1 missing }
{[ 369]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 370]} {[ 64.8400]} {1×1 missing }
{[ 371]} {[ 64.9970]} {1×1 missing }
{[ 372]} {[ 66.4100]} {1×1 missing }
{[ 373]} {[ 66.4100]} {1×1 missing }
{[ 374]} {[ 66.4100]} {1×1 missing }
{[ 375]} {[ 72.3184]} {1×1 missing }
{[ 376]} {[ 74.2780]} {1×1 missing }
{[ 377]} {[ 74.3370]} {1×1 missing }
{[ 378]} {[ 74.3660]} {1×1 missing }
{[ 379]} {[ 74.3426]} {1×1 missing }
{[ 380]} {[ 74.2490]} {1×1 missing }
{[ 381]} {[ 74.2490]} {1×1 missing }
{[ 382]} {[ 81.0610]} {1×1 missing }
{[ 383]} {[ 84.3700]} {1×1 missing }
{[ 384]} {[ 87.2245]} {1×1 missing }
{[ 385]} {[ 88.4265]} {1×1 missing }
{[ 386]} {[ 88.4270]} {1×1 missing }
{[ 387]} {[ 88.4560]} {1×1 missing }
{[ 388]} {[ 88.3975]} {1×1 missing }
{[ 389]} {[ 88.4032]} {1×1 missing }
{[ 390]} {[ 82.4905]} {1×1 missing }
{[ 391]} {[ 80.5285]} {1×1 missing }
{[ 392]} {[ 80.4700]} {1×1 missing }
{[ 393]} {[ 80.5865]} {1×1 missing }
{[ 394]} {[ 80.4990]} {1×1 missing }
{[ 395]} {[ 80.4700]} {1×1 missing }
{[ 396]} {[ 80.5621]} {1×1 missing }
{[ 397]} {[ 80.5575]} {1×1 missing }
{[ 398]} {[ 80.4700]} {1×1 missing }
{[ 399]} {[ 80.4700]} {1×1 missing }
{[ 400]} {[ 80.6160]} {1×1 missing }
{[ 401]} {[ 80.5005]} {1×1 missing }
{[ 402]} {[ 80.5870]} {1×1 missing }
{[ 403]} {[ 91.5215]} {1×1 missing }
{[ 404]} {[ 95.9340]} {1×1 missing }
{[ 405]} {[ 96.0900]} {1×1 missing }
{[ 406]} {[ 95.1150]} {1×1 missing }
{[ 407]} {[ 89.7025]} {1×1 missing }
{[ 408]} {[ 80.5870]} {1×1 missing }
{[ 409]} {[ 80.5316]} {1×1 missing }
{[ 410]} {[ 80.5810]} {1×1 missing }
{[ 411]} {[ 80.5316]} {1×1 missing }
{[ 412]} {[ 80.6450]} {1×1 missing }
{[ 413]} {[ 80.4700]} {1×1 missing }
{[ 414]} {[ 80.6160]} {1×1 missing }
{[ 415]} {[ 80.4990]} {1×1 missing }
{[ 416]} {[ 80.5932]} {1×1 missing }
{[ 417]} {[ 80.5285]} {1×1 missing }
{[ 418]} {[ 80.5870]} {1×1 missing }
{[ 419]} {[ 80.5621]} {1×1 missing }
{[ 420]} {[ 80.5285]} {1×1 missing }
{[ 421]} {[ 80.6745]} {1×1 missing }
{[ 422]} {[ 80.4990]} {1×1 missing }
{[ 423]} {[ 80.5575]} {1×1 missing }
{[ 424]} {[ 80.4990]} {1×1 missing }
{[ 425]} {[ 80.4700]} {1×1 missing }
{[ 426]} {[ 80.5575]} {1×1 missing }
{[ 427]} {[ 80.6160]} {1×1 missing }
{[ 428]} {[ 80.5316]} {1×1 missing }
{[ 429]} {[ 80.6160]} {1×1 missing }
{[ 430]} {[ 80.5280]} {1×1 missing }
{[ 431]} {[ 80.5280]} {1×1 missing }
{[ 432]} {[ 80.4990]} {1×1 missing }
{[ 433]} {[ 80.5575]} {1×1 missing }
{[ 434]} {[ 81.5625]} {1×1 missing }
{[ 435]} {[ 91.4660]} {1×1 missing }
{[ 436]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 437]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 438]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 439]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 440]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 441]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 442]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 443]} {[ 92.1900]} {1×1 missing }
{[ 444]} {[ ...
% they appear to be the same:
isequaln(S.alldata{2},alldata{1}) % isequaln treats NaNs, missings, etc., as being equal
ans = logical
1
I don't see the 1s anywhere. Where exactly do you see them?
The only values of -100 and +100 in the second column of the Excel file are in rows 5 and 6 (Minimum Value and Maximum Value).
That is if you open it in Excel (and it seems like also in Matlab). But if opened in Notepad then you can see that the last values of the second column are 100s.
It's the same in NotePad++ v8.4.7 as in Excel: only 1's.
And the columns are separated by semicolon.
Maybe you included a different Excel file than the one you work with at home.
lil brain
on 15 Dec 2022
Right click -> open with -> Notepad
Ok I seem to have found the issue. Excel opens the file making 100's to 1's. But after saving the file it kept the 1's (which is mistakenly the file I uploaded here) and when I looked into the original raw data and opened that in Matlab it had the correct values.
Walter Roberson
on 15 Dec 2022
I opened the file with BBEdit, which is a quite decent editor for Mac. The number 100 appears in only three places:
- second column of line 5
- second column of line 6
- first column of a line in which 100 is the value of the first column
I also had my system display the file as a text file; those lines definitely end in ;1; not in 100.
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