如何使用 Python 的 XML 库将 XML 文件转换为 Pandas DataFrame？

如何将 XML 文件转换为 Pandas Dataframe

将 XML 文件转换为结构化 pandas DataFrame 对于数据来说可能是一项有价值的任务处理和分析。这是实现此目标的更好方法：

利用 Python 的 XML 库

Python 的标准库提供了 xml 模块，特别是 [xml.etree.ElementTree](https ://docs.python.org/3/library/xml.etree.elementtree.html) 子模块，提供解析和操作 XML 的工具 数据。该模块允许进行简单的转换过程。

迭代元素

要将 XML 数据转换为 DataFrame，您可以使用生成器函数来迭代元素在 XML 文档中。下面是一个名为 iter_docs 的示例生成器函数，它生成包含 的属性和文本内容的字典。 elements:

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

生成 Dataframe

一旦有了生成器函数，您就可以使用以下步骤创建 pandas DataFrame：

1. 使用 ElementTree.parse() 解析 XML 数据函数。
2. 迭代；已解析文档中的元素。
3. 对于每个 元素，使用 iter_docs 生成器创建表示 的字典序列。
4. 使用 pandas.DataFrame 构造函数从字典序列创建 DataFrame。

以下示例代码片段演示了此过程：

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

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

通过实现这种方法，您可以有效地将 XML 数据转换为结构化的 pandas DataFrame，可以针对您的特定情况进一步操作和分析该 DataFrame需要。

以上是如何使用 Python 的 XML 库将 XML 文件转换为 Pandas DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！