如何将 XML 文件转换为具有六个特定列的 Pandas DataFrame?
轻松将 XML 转换为 Pandas DataFrame
问题:
给定一个 XML 文件一个特定的结构,任务是将其转换为一个干净且有组织的 pandas DataFrame,其中包含六个列:“key”、“type”、“language”、“feature”、“web”和“data”。
解决方案:
最有效完成此转换的方法是利用 Python 的标准“xml”库。该库提供了一种解析和操作 XML 数据的简单方法。操作方法如下:
- 解析 XML: 使用“xml”库中的“ElementTree”类,将 XML 文件解析为 ElementTree 对象。
- 迭代作者:从解析的 XML 中,迭代每个“作者”
- 提取文档数据:对于每个“作者”,迭代其子“文档”元素并提取所需的数据。
- 创建字典对于每个文档: 为包含相关数据(包括文本)的每个“文档”创建一个字典内容。
- 将字典转换为 DataFrame: 最后,将字典列表转换为 pandas DataFrame。
代码片段:
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)
此方法确保将 XML 数据系统且高效地转换为满足所需格式的 DataFrame。
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