Python의 XML 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

XML 파일을 Pandas Dataframe으로 변환하는 방법

XML 파일을 구조화된 Pandas DataFrame으로 변환하는 것은 데이터에 대한 귀중한 작업이 될 수 있습니다 처리 및 분석. 이 목표를 달성하기 위한 더 나은 접근 방식은 다음과 같습니다.

Python의 XML 라이브러리 활용

Python의 표준 라이브러리는 xml 모듈, 특히 [xml.etree.ElementTree](https)를 제공합니다. 도구를 제공하는 //docs.python.org/3/library/xml.etree.elementtree.html) 하위 모듈 XML 데이터를 구문 분석하고 조작하는 데 사용됩니다. 이 모듈을 사용하면 간단한 변환 프로세스가 가능합니다.

요소 반복

XML 데이터를 DataFrame으로 변환하려면 생성기 함수를 사용하여 요소를 반복할 수 있습니다. XML 문서에서. 다음은 의 속성과 텍스트 콘텐츠가 포함된 사전을 생성하는 iter_docs라는 생성기 함수의 예입니다. 요소:

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

데이터 프레임 생성

생성기 기능이 있으면 다음 단계를 사용하여 pandas DataFrame을 생성할 수 있습니다.

1. ElementTree.parse()를 사용하여 XML 데이터를 구문 분석합니다. 함수입니다.
2. 구문 분석된 문서의 요소입니다.
3. 각 <저자> 요소에서는 iter_docs 생성기를 사용하여 요소.
4. pandas.DataFrame 생성자를 사용하여 일련의 사전에서 DataFrame을 생성합니다.

다음은 이 프로세스를 보여주는 예제 코드 조각입니다.

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

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

이 접근 방식을 구현하면 XML 데이터를 추가로 조작할 수 있는 구조화된 Pandas DataFrame으로 효율적으로 변환할 수 있습니다. 귀하의 특정 요구 사항에 맞게 분석되었습니다.

위 내용은 Python의 XML 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!