XML 파일을 6개의 특정 열이 있는 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

XML을 Pandas DataFrame으로 쉽게 변환

문제:

다음과 같은 XML 파일이 제공됩니다. 특정 구조에 대한 작업은 이를 '키', '유형', '언어', '기능', '웹' 및 '데이터'라는 6개 열이 있는 깔끔하고 정리된 Pandas DataFrame으로 변환하는 것입니다.

해결책:

이 변환을 수행하는 가장 효율적인 방법은 Python의 표준 'xml' 라이브러리를 활용하는 것입니다. 이 라이브러리는 XML 데이터를 구문 분석하고 조작하는 간단한 방법을 제공합니다. 진행 방법은 다음과 같습니다.

1. XML 구문 분석: 'xml' 라이브러리의 'ElementTree' 클래스를 사용하여 XML 파일을 ElementTree 개체로 구문 분석합니다.
2. 저자 반복: 구문 분석된 XML에서 각 '저자' 태그를 반복합니다.
3. 문서 데이터 추출: 각 '저자'에 대해 반복합니다. 하위 '문서' 요소를 추출하고 원하는 데이터를 추출합니다.
4. 각 문서에 대한 사전 생성: 텍스트 콘텐츠를 포함하여 관련 데이터가 포함된 각 '문서'에 대한 사전을 생성합니다.
5. 사전을 DataFrame으로 변환: 마지막으로 사전 목록을 pandas DataFrame으로 변환합니다.

코드 조각:

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

xml_data = "<author..>..." # Replace with your XML string

etree = ET.parse(xml_data)

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

doc_df = pd.DataFrame(list(iter_docs(etree.getroot())))

print(doc_df)</author..>

이 방법을 사용하면 XML 데이터를 원하는 형식에 맞는 DataFrame으로 체계적이고 효율적으로 변환할 수 있습니다.

위 내용은 XML 파일을 6개의 특정 열이 있는 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!