


Bagaimana untuk Menukar Fail XML kepada Pandas DataFrame dengan Enam Lajur Khusus?
Menukar XML kepada Pandas DataFrame dengan Mudah
Masalah:
Diberikan fail XML dengan struktur tertentu, tugasnya adalah untuk menukarnya menjadi DataFrame panda yang bersih dan teratur dengan enam lajur: 'kunci,' 'jenis,' 'bahasa,' 'ciri,' 'web' dan 'data.'
Penyelesaian:
Kaedah paling berkesan untuk mencapai penukaran ini ialah menggunakan perpustakaan 'xml' standard Python. Pustaka ini menyediakan cara yang mudah untuk menghuraikan dan memanipulasi data XML. Begini cara untuk meneruskan:
- Menghuraikan XML: Menggunakan kelas 'ElementTree' daripada pustaka 'xml', menghuraikan fail XML ke dalam objek ElementTree.
- Lelaran ke atas Pengarang: Daripada XML yang dihuraikan, ulangi setiap teg 'pengarang'.
- Ekstrak Data Dokumen: Untuk setiap 'pengarang,' ulanginya elemen 'dokumenkan' kanak-kanak dan ekstrak data yang dikehendaki.
- Buat Kamus untuk Setiap Dokumen: Cipta kamus untuk setiap 'dokumen' yang mengandungi data yang berkaitan, termasuk kandungan teks.
- Tukar Kamus kepada DataFrame: Akhir sekali, tukar senarai kamus menjadi DataFrame panda.
Coretan Kod:
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..>
Kaedah ini memastikan penukaran data XML yang sistematik dan cekap kepada DataFrame yang memenuhi format yang dikehendaki.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Fail XML kepada Pandas DataFrame dengan Enam Lajur Khusus?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini