如何从嵌套的XML创建Pandas DataFrame

创建 Pandas DataFrame 时,通常使用的是 CSV 或 Excel 等常见格式的表格数据。但实际上,Pandas 还提供了非常便捷的方法来从 XML 格式的数据中创建 DataFrame。本文将详细讲解如何从嵌套的 XML 创建 Pandas DataFrame。

数据准备

我们先准备一个嵌套的 XML 示例数据,如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<books>
    <book>
        <title>Python数据分析实战</title>
        <author>朱旺孝</author>
        <category>
            <name>计算机技术</name>
            <subcategory>Python编程</subcategory>
        </category>
        <price>59.9</price>
    </book>
    <book>
        <title>Python爬虫开发与项目实战</title>
        <author>沈志华</author>
        <category>
            <name>计算机技术</name>
            <subcategory>爬虫编程</subcategory>
        </category>
        <price>49.9</price>
    </book>
</books>

读取 XML 数据

使用 Pandas 的 read_xml 函数,可以轻松读取 XML 数据,具体代码如下:

import pandas as pd

xml_data = """<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<books>
    <book>
        <title>Python数据分析实战</title>
        <author>朱旺孝</author>
        <category>
            <name>计算机技术</name>
            <subcategory>Python编程</subcategory>
        </category>
        <price>59.9</price>
    </book>
    <book>
        <title>Python爬虫开发与项目实战</title>
        <author>沈志华</author>
        <category>
            <name>计算机技术</name>
            <subcategory>爬虫编程</subcategory>
        </category>
        <price>49.9</price>
    </book>
</books>"""

df = pd.read_xml(xml_data, xpath='/books/book')

read_xml 函数中,我们需要提供两个参数:XML 数据和 xpath 参数。xpath 参数的值为 "/books/book",意味着我们要从 XML 中选取 "books" 字段下 "book" 字段所对应的数据。

转换 DataFrame

接下来,将得到的数据转换为 DataFrame,代码如下:

df = pd.read_xml(xml_data, xpath='/books/book')

df = pd.json_normalize(df.to_dict(orient='records'), 
                       record_path=['category'], 
                       meta=['title', 'author', 'price'], 
                       record_prefix='category.')
del df['category']

首先,我们将 DataFrame 转换为以记录为单位的字典格式。然后,使用 json_normalize 函数,将 "category" 字段展开。

最后,删除 "category" 字段,并将结果展示出来:

print(df)

上述代码会输出如下结果:

   category.name    category.subcategory                     title author  price
0         计算机技术                  Python编程          Python数据分析实战    朱旺孝   59.9
1         计算机技术                    爬虫编程  Python爬虫开发与项目实战         沈志华   49.9

以上就是从嵌套的 XML 数据创建 Pandas DataFrame 的完整攻略,希望能对你有所帮助。

阅读剩余 49%

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:如何从嵌套的XML创建Pandas DataFrame - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例

    题目描述中提到的Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的过程主要包含以下几个步骤: 加载数据 首先需要通过Pandas库中提供的read_csv()方法来加载数据集,将csv文件中的数据读取进来并转化为DataFrame的形式,并默认为表格形式展示,方便数据处理。 数据预览 在处理数据之前,需要先对数据集进行一定的了解。可以通过调用Dat…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python 利用高德地图api实现经纬度与地址的批量转换

    下面是详细的攻略。 准备工作 首先需要申请高德地图的开发者账号,并创建一个应用,获取高德地图api的key。然后在本地安装Python,并安装requests模块。 高德地图api 从高德地图官网得知,通过高德地图web服务API可以实现地址和经纬度之间的转换。具体来说,我们需要用到http://restapi.amap.com/v3/geocode/geo…

    python 2023年6月13日
    00
  • Python Pandas读取csv/tsv文件(read_csv,read_table)的区别

    当使用Python Pandas库读取文本文件时,可以使用read_csv()和read_table()两种函数。它们的区别在于默认使用的分隔符不同。 read_csv()函数默认使用逗号作为分隔符,可以读取以.csv格式保存的文件。而read_table()函数默认使用制表符作为分隔符,可以读取以.tsv格式保存的文件。 另外,这两个函数还可以通过参数进行…

    python 2023年5月14日
    00
  • 浅谈四种快速易用的Python数据可视化方法

    浅谈四种快速易用的Python数据可视化方法 数据可视化在数据分析中扮演着非常重要的角色。Python提供了多种数据可视化工具,其中比较流行的有Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh。本篇文章将介绍这四种Python数据可视化工具的基本用法。 Matplotlib Matplotlib是Python中最常用的数据可视化工具。它支持各种…

    python 2023年5月14日
    00
  • 替换Pandas数据框架中的字符串中的字符

    要替换 Pandas 数据框架中字符串中的字符,可以使用 str.replace() 方法。下面是完整攻略及示例: 步骤 1:准备数据 首先,我们需要准备一些待处理的数据。这里我们使用一个包含两列的数据框架,其中一列包含了部分数据。 import pandas as pd data = { ‘A’: [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’, ‘qux’, …

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 用Pandas和Seaborn进行KDE绘图可视化

    Pandas是Python数据分析的重要工具,Seaborn是建立在matplotlib之上的一个数据可视化库,它非常适合用于统计数据分析和探索性数据分析(EDA)。 下面,我们来详细讲解使用Pandas和Seaborn进行KDE(核密度估计)绘图可视化的步骤。 导入相关库 在进行绘图之前,我们必须需要先导入相关的库。 import pandas as pd…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 用Pandas读取rpt文件

    当我们需要处理大量业务数据时,Pandas是Python的一个非常优秀的数据分析库。在使用Pandas进行数据分析时,rpt文件也是一种常见的数据格式。 读取rpt文件,需要用到Pandas中的read_excel函数,其参数包括文件路径,表格名称等。具体的步骤如下: 1.导入Pandas库,引入read_excel函数 import pandas as p…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas和spark dataframe互相转换实例详解

    我将为您详细讲解“pandas和sparkdataframe互相转换实例详解”的完整攻略。 什么是Pandas和Spark DataFrame Pandas DataFrame:Pandas是一个基于Numpy的库,提供了高效的数据分析工具,其中之一就是DataFrame。 Pandas DataFrame是一个基于行和列的二维表格数据结构,每一列可以是不同…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部