Python の XML ライブラリを使用して XML ファイルを Pandas DataFrame に変換する方法

XML ファイルを Pandas DataFrame に変換する方法

XML ファイルを構造化された Pandas DataFrame に変換することは、データにとって貴重なタスクとなる可能性があります処理と分析。この目標を達成するためのより良いアプローチは次のとおりです。

Python の XML ライブラリの利用

Python の標準ライブラリは、xml モジュール、特に [xml.etree.ElementTree](https) を提供します。 ://docs.python.org/3/library/xml.etree.elementtree.html) サブモジュール。 XML データを解析および操作するためのツール。このモジュールにより、簡単な変換プロセスが可能になります。

要素の反復

XML データを DataFrame に変換するには、ジェネレーター関数を使用して要素を反復できます。 XML ドキュメント内。これは、 の属性とテキスト コンテンツを含む辞書を生成する iter_docs というジェネレーター関数の例です。要素:

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

データフレームの生成

ジェネレーター関数を取得したら、次の手順を使用して pandas DataFrame を作成できます。

1. ElementTree.parse() を使用して XML データを解析する関数。
2. を反復処理します。
3. 各 の要素。要素では、iter_docs ジェネレーターを使用して、 を表す一連の辞書を作成します。
4. pandas.DataFrame コンストラクターを使用して、一連の辞書から DataFrame を作成します。

このプロセスを示すコード スニペットの例を次に示します。

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

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

このアプローチを実装すると、XML データを構造化された pandas DataFrame に効率的に変換でき、これをさらに操作して分析できるようになります。特定のニーズ。

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