如何將 XML 檔案轉換為具有六個特定列的 Pandas DataFrame？

輕鬆將XML 轉換為Pandas DataFrame

問題：

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1. 問題：
2. 問題：
3. 問題：
4. 題一個特定的結構，任務是將其轉換為一個乾淨且有組織的pandas DataFrame，其中包含六列：「key」、「type」、「language」、「feature」、「web」和「data」。
解決方案：
5. 完成此轉換的最有效方法是利用 Python 的標準「xml」函式庫。該程式庫提供了一種解析和操作 XML 資料的簡單方法。操作方法如下：

解析 XML： 使用「xml」函式庫中的「ElementTree」類，將 XML 檔案解析為 ElementTree 物件。

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..>

迭代作者：

從解析的 XML 中，迭代每個「作者」標籤。 提取文件資料：對於每個“作者”，迭代其子“文檔”元素並提取所需的資料。 為每個文件建立一個字典：為每個包含相關資料（包括文字內容）的「文件」建立字典。 將字典轉換為 DataFrame： 最後，將字典列表轉換為 pandas DataFrame。 程式碼片段：此方法可確保將 XML 資料系統且有效率地轉換為滿足所需格式的 DataFrame。

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