在Python中将XML文件读取到DataFrame可以通过使用`xml.etree.ElementTree`模块来实现。以下是完善且全面的答案: XML(可扩展标记语言)是一种用于存储和传输数据的...
import xml.etree.ElementTree as ET import pandas as pd def parse_xml_to_dataframe(xml_file): # 解析XML文件 tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() data = [] # 迭代XML的每个子元素 for child in root: # 提取所需的数据 row = {} row['tag'] = child.tag row['tex...
xml_data[element.tag] = element.text df = pd.DataFrame(xml_data, index=[0]) #将DataFrame添加到总的数据集中 all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True) # 将数据保存为Excel文件 excel_file_path = "C:/xxx/Desktop/2022/file.xlsx" # 替换为你的输出文件路径,如:/path/to/...
首先，让导入Python库：import pandas as pdfrom xml.etree.ElementTree import parse 现在，让我们看一下'books.xml'文件中的标签：我们可以通过将文件名传递给'parse（）'方法来定义'XML'文档对象：document = parse('books.xml')如果我们打印对象，我们将看到在指定的内存地址处有一个“ ElementTree”对象：print...
从Python中的特定XML数据创建dataframe 我有一个XML文件(如下所示的示例),我想在Python中的dataframe中拥有它。问题是XML中的数据有一个特定的结构,我在获取所需的数据时遇到了一些问题。 我试着使用lxml和Pandas (read_xml),它们都能满足我的期望,但不能满足我的需求。
步骤1:读取包含XML字段的DataFrame 首先,我们需要读取包含XML字段的DataFrame。可以使用pandas库的read_csv()函数来读取CSV文件中的数据,然后将其转换为DataFrame。假设我们的DataFrame名为df。 df=pd.read_csv('data.csv') 1. 步骤2:提取XML字段中的XML字符串 ...
read_xml(xml) print(df) 输出结果: shape degrees sides 0 square 360 4.0 1 circle 360 NaN 2 triangle 180 3.0 方法三:利用pd.json_normalize() 将xml转为类似json的格式 利用pd.json_normalize() 读到dataframe def fun1(root): dic1 = dict() for child in root: if bool(child) is True: #...
常用的python读取xml代码: 1. 使用ElementTree模块读取XML文件: ```python import xml.etree.ElementTree as ET # 打开XML文件 tree = ET.parse('example.xml') # 获取根节点 root = tree.getroot() # 遍历XML文件 for child in root: print(child.tag, child.attrib) ...
data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的索引。如果输入数据没有索引信息并且...