Wie konvertiere ich eine XML-Datei in einen Pandas-DataFrame mit sechs spezifischen Spalten?

XML mit Leichtigkeit in Pandas DataFrame konvertieren

Problem:

Gegeben ist eine XML-Datei mit Wenn Sie eine bestimmte Struktur haben, besteht die Aufgabe darin, sie in einen sauberen und organisierten Pandas-DataFrame mit sechs Spalten umzuwandeln: „Schlüssel“, „Typ“, 'Sprache', 'Funktion', 'Web' und 'Daten'.

Lösung:

Die effizienteste Methode, diese Konvertierung durchzuführen, ist die Verwendung des Python-Standards 'xml'-Bibliothek. Diese Bibliothek bietet eine einfache Möglichkeit, XML-Daten zu analysieren und zu bearbeiten. So gehen Sie vor:

1. XML analysieren: Parsen Sie die XML-Datei mit der Klasse „ElementTree“ aus der Bibliothek „xml“ in ein ElementTree-Objekt.
2. Über Autoren iterieren: Aus dem geparsten XML über jeden „Autor“ iterieren Tag.
3. Dokumentdaten extrahieren: Für jeden „Autor“ iterieren Sie über seine untergeordneten „Dokument“-Elemente und extrahieren Sie die gewünschten Daten.
4. Erstellen Sie ein Wörterbuch für jedes Dokument: Erstellen Sie ein Wörterbuch für jedes „Dokument“, das die relevanten Daten, einschließlich des Textes, enthält Inhalt.
5. Wörterbücher in DataFrame konvertieren: Schließlich konvertieren Sie die Liste der Wörterbücher in einen Pandas-DataFrame.

Code-Snippet:

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

xml_data = "<author..>...</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)

Diese Methode gewährleistet eine systematische und effiziente Konvertierung der XML-Daten in einen DataFrame, der den gewünschten Anforderungen entspricht Format.

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