如何将 XML 文件读入 Pandas Dataframe答案

【问题标题】：How to read XML file into Pandas Dataframe如何将 XML 文件读入 Pandas Dataframe
【发布时间】：2021-11-24 16:02:30
【问题描述】：

我有一个 xml 文件：'product.xml'，我想使用 pandas 读取，这里是示例文件的示例：

<?xml version="1.0"?>
 <Rowset>
  <ROW>
   <Product_ID>32</Product_ID>
   <Company_ID>2</Company_ID>
   <User_ID>90</User_ID>
   <Product_Type>1</Product_Type>
   <Application_ID>BBC#:1010</Application_ID>
  </ROW>
  <ROW>
   <Product_ID>22</Product_ID>
   <Company_ID>4</Company_ID>
   <User_ID>190</User_ID>
   <Product_Type>2</Product_Type>
   <Application_ID>NBA#:1111</Application_ID>
  </ROW>
  <ROW>
   <Product_ID>63</Product_ID>
   <Company_ID>4</Company_ID>
   <User_ID>99</User_ID>
   <Product_Type>1</Product_Type>
   <Application_ID>BBC#:1212</Application_ID>
  </ROW>
  <ROW>
   <Product_ID>22</Product_ID>
   <Company_ID>2</Company_ID>
   <User_ID>65</User_ID>
   <Product_Type>2</Product_Type>
   <Application_ID>NBA#:2210</Application_ID>
  </ROW>

我正在尝试使用 pandas 生成一个 2D 表，例如：

Application ID Product Type  Product ID
BBC#:1010            1         32
NBA#:1111            2         22
BBC#:1212            1         63  
NBA#:2210            2         22

到目前为止，我已经尝试过这段代码：

import xml.etree.cElementTree as ET
import pandas as pd
import pandas_read_xml as pdx
df = pdx.read_xml('product.xml')
path='product.xml'
dfcols = ['Application_ID', 'Product_Type', 'Product_ID']
root = et.parse(path)
rows = root.findall('.//ROW')
#NESTED LIST
xml_data = [[row.get('Application_ID'), row.get('Product_Type'), row.get('Product_ID')] for row in rows]
df_xml = pd.DataFrame(xml_data, columns=dfcols)

print(df_xml)

我怎样才能打印那种类型的二维表？请帮忙，谢谢。

【问题讨论】：

欢迎来到 Stack Overflow。请具体说明：“这不起作用”到底是什么意思？
但这不起作用请提供更多信息，不起作用是什么意思？您创建的代码在运行时是否会引发错误？如果是，那是什么错误？如果不是，并且您得到错误的答案，请提供上述答案并写下当前应该如何不同

标签： python pandas xml elementtree

【解决方案1】：

从 Pandas 1.3.0 开始，有一个 read_xml() function 可以更轻松地在 pandas 中读取/写入 XML 数据。

升级到 Pandas >1.3.0 后，您可以简单地使用：

df = pd.read_xml("___XML_FILEPATH___")
print(df)

（请注意，在上面的 XML 示例中，<Rowset> 标记需要关闭）

【讨论】：

【解决方案2】：

使用[] 过滤和重组列：

cols = ['Application_ID', 'Product_Type', 'Product_ID']
df = pd.read_xml('product.xml')[cols]
print(df)

# Output:
  Application_ID  Product_Type  Product_ID
0      BBC#:1010             1          32
1      NBA#:1111             2          22
2      BBC#:1212             1          63
3      NBA#:2210             2          22

如果您想将列名中的'_' 替换为' '：

df.columns = df.columns.str.replace('_', ' ')
print(df)

# Output:
  Application ID  Product Type  Product ID
0      BBC#:1010             1          32
1      NBA#:1111             2          22
2      BBC#:1212             1          63
3      NBA#:2210             2          22

【讨论】：