Question

有没有人建议在下面的网站上打开xml数据的最佳方法是将它放在python中的数据框（我更喜欢使用pandas）？该文件位于此站点上的“Data - XML（sdmx / zip）”链接中：

http://www.federalreserve.gov/pubs/feds/2006/200628/200628abs.html

我尝试从http://timhomelab.blogspot.com/2014/01/how-to-read-xml-file-into-dataframe.html复制使用以下内容，似乎我已经接近了：

from lxml import objectify
import pandas as pd

path = 'feds200628.xml'
xml = objectify.parse(open(path))
root = xml.getroot()
root.getchildren()[0].getchildren()
df = pd.DataFrame(columns=('id', 'name'))

for i in range(0,4):
    obj = root.getchildren()[i].getchildren()
    row = dict(zip(['id', 'name'], [obj[0].text, obj[1].text]))
    row_s = pd.Series(row)
    row_s.name = i
    df = df.append(row_s)

尽管如此，我还不太了解xml让我完成其余的工作。

任何帮助都会很棒 - 我甚至不需要它在数据帧中，我只需要弄清楚如何以某种方式在python中解析这些内容。

Answer 1

XML是一种树状结构，而Pandas DataFrame是一种类似于2D的结构。所以没有自动方式在两者之间进行转换。您必须了解XML结构并知道如何将其数据映射到2D表。因此，每个XML-to-DataFrame问题都是不同的。

您的XML有2个DataSet，每个DataSet包含许多Series。每个系列都包含许多Obs元素。

每个系列都有一个NAME属性，每个Obs都有OBS_STATUS，TIME_PERIOD和OBS_VALUE属性。因此，使用NAME，OBS_STATUS，TIME_PERIOD和OBS_VALUE列创建表可能是合理的。

我发现从XML中提取所需的数据有点复杂，这使我怀疑我是否找到了最好的方法。但这是一种方式（PS.Thomas Maloney从2D表格式XLS数据开始的想法应该更简单）：

import lxml.etree as ET
import pandas as pd

path = 'feds200628.xml'

def fast_iter(context, func, *args, **kwargs):
    """
    http://lxml.de/parsing.html#modifying-the-tree
    Based on Liza Daly's fast_iter
    http://www.ibm.com/developerworks/xml/library/x-hiperfparse/
    See also http://effbot.org/zone/element-iterparse.htm
    http://stackoverflow.com/a/7171543/190597 (unutbu)
    """
    for event, elem in context:
        func(elem, *args, **kwargs)
        # It's safe to call clear() here because no descendants will be
        # accessed
        elem.clear()
        # Also eliminate now-empty references from the root node to elem
        for ancestor in elem.xpath('ancestor-or-self::*'):
            while ancestor.getprevious() is not None:
                del ancestor.getparent()[0]
    del context

data = list()
obs_keys = ['OBS_STATUS', 'TIME_PERIOD', 'OBS_VALUE']
columns = ['NAME'] + obs_keys

def process_obs(elem, name):
    dct = elem.attrib
    # print(dct)
    data.append([name] + [dct[key] for key in obs_keys])

def process_series(elem):
    dct = elem.attrib
    # print(dct)
    context = ET.iterwalk(
        elem, events=('end', ),
        tag='{http://www.federalreserve.gov/structure/compact/common}Obs'
        )
    fast_iter(context, process_obs, dct['SERIES_NAME'])

def process_dataset(elem):
    nsmap = elem.nsmap
    # print(nsmap)
    context = ET.iterwalk(
        elem, events=('end', ),
        tag='{{{prefix}}}Series'.format(prefix=elem.nsmap['kf'])
        )
    fast_iter(context, process_series)

with open(path, 'rb') as f:
    context = ET.iterparse(
        f, events=('end', ),
        tag='{http://www.federalreserve.gov/structure/compact/common}DataSet'
        )
    fast_iter(context, process_dataset)
    df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

产量

            NAME OBS_STATUS TIME_PERIOD   OBS_VALUE
0        SVENY01          A  1961-06-14      2.9825
1        SVENY01          A  1961-06-15      2.9941
2        SVENY01          A  1961-06-16      3.0012
3        SVENY01          A  1961-06-19      2.9949
4        SVENY01          A  1961-06-20      2.9833
5        SVENY01          A  1961-06-21      2.9993
6        SVENY01          A  1961-06-22      2.9837
...
1029410     TAU2          A  2014-09-19  3.72896779
1029411     TAU2          A  2014-09-22  3.12836171
1029412     TAU2          A  2014-09-23  3.20146575
1029413     TAU2          A  2014-09-24  3.29972110

Answer 2

我会将XLS formatted file导出到CSV文件（使用免费提供的程序，如Gnumeric或LibreOffice，或者如果你有，Excel），然后将CSV文件读入pandas。我知道这不是你最后一个问题的答案，但解析XML对于你正在尝试做的事情来说是一个过于复杂的解决方案。

关于在Python中解析XML，lxml库是我最喜欢的库。我发现使用XPath查询语言和lxml解析器是最好的路径。

Answer 3

此代码可用于转换为df此类型的Excel XML文件：

import pandas as pd
from xml.sax import ContentHandler, parse

# Reference https://goo.gl/KaOBG3
class ExcelHandler(ContentHandler):
    def __init__(self):
        self.chars = [  ]
        self.cells = [  ]
        self.rows = [  ]
        self.tables = [  ]
    def characters(self, content):
        self.chars.append(content)
    def startElement(self, name, atts):
        if name=="Cell":
            self.chars = [  ]
        elif name=="Row":
            self.cells=[  ]
        elif name=="Table":
            self.rows = [  ]
    def endElement(self, name):
        if name=="Cell":
            self.cells.append(''.join(self.chars))
        elif name=="Row":
            self.rows.append(self.cells)
        elif name=="Table":
            self.tables.append(self.rows)

excelHandler = ExcelHandler()
parse('feds200628.xls', excelHandler)
df1 = pd.DataFrame(excelHandler.tables[0][10:], columns=excelHandler.tables[0][9])
print df1.head()

我无法发表评论（声望很低），但这个问题的回答是关于“How to open Excel XML file programmatically”（使用python和pandas）应该有效。

如何打开此XML文件以在Python中创建数据框？

3 个答案: