Wie konvertiere ich eine XML-Datei mit der XML-Bibliothek von Python in einen Pandas DataFrame?

So konvertieren Sie eine XML-Datei in einen Pandas-Datenrahmen

Das Konvertieren einer XML-Datei in einen strukturierten Pandas-Datenrahmen kann eine wertvolle Aufgabe für Daten sein Verarbeitung und Analyse. Hier ist ein besserer Ansatz, um dieses Ziel zu erreichen:

Nutzung der XML-Bibliothek von Python

Pythons Standardbibliothek bietet das XML-Modul, insbesondere das [xml.etree.ElementTree](https ://docs.python.org/3/library/xml.etree.elementtree.html) Submodul, das Tools für bereitstellt Analysieren und Bearbeiten von XML-Daten. Dieses Modul ermöglicht einen unkomplizierten Konvertierungsprozess.

Iterieren über Elemente

Um die XML-Daten in einen DataFrame zu konvertieren, können Sie eine Generatorfunktion verwenden, um über die Elemente zu iterieren im XML-Dokument. Hier ist eine Beispielgeneratorfunktion namens iter_docs, die Wörterbücher mit den Attributen und Textinhalten des -Dokuments liefert. Elemente:

def iter_docs(author):
    author_attr = author.attrib
    for doc in author.iter('document'):
        doc_dict = author_attr.copy()
        doc_dict.update(doc.attrib)
        doc_dict['data'] = doc.text
        yield doc_dict

Datenrahmen generieren

Sobald Sie über die Generatorfunktion verfügen, können Sie mit den folgenden Schritten einen Pandas-Datenrahmen erstellen:

1. Parsen Sie die XML-Daten mit der Funktion ElementTree.parse().
2. Iterieren Sie über die Elemente im analysierten Dokument.
3. Für jeden -Element verwenden Sie den iter_docs-Generator, um eine Folge von Wörterbüchern zu erstellen, die das -Element darstellen. Elemente.
4. Verwenden Sie den pandas.DataFrame-Konstruktor, um einen DataFrame aus der Folge von Wörterbüchern zu erstellen.

Hier ist ein Beispielcodeausschnitt, der diesen Prozess demonstriert:

import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET

etree = ET.parse('file_path')
doc_df = pd.DataFrame(list(iter_docs(etree.getroot())))

Durch die Implementierung dieses Ansatzes können Sie XML-Daten effizient in einen strukturierten Pandas-DataFrame konvertieren, der weiter bearbeitet und für Ihre spezifischen Anforderungen analysiert werden kann Bedürfnisse.

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