python 解析excel xml文件

要将Python中的XML文件转换为Excel文件，您可以使用Python中的xml.etree.ElementTree模块和pandas模块。您可以按以下步骤操作：

1. 使用xml.etree.ElementTree模块解析XML文件，将其转换为Python对象。
2. 将Python对象转换为pandas数据帧。
3. 使用pandas模块将数据帧写入Excel文件。

以下是一个简单的代码示例：

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# 解析XML文件
tree = ET.parse('example.xml')
root = tree.getroot()

# 将XML转换为pandas数据帧
data = []
for child in root:
    row = {}
    for subchild in child:
        row[subchild.tag] = subchild.text
    data.append(row)
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据帧写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

请确保您已经安装了xml.etree.ElementTree和pandas模块。

相关问题

python解析xml输出excel

你可以使用Python中的xml.etree.ElementTree模块来解析XML，并使用第三方库如openpyxl来创建和操作Excel文件。下面是一个示例代码，演示了如何解析XML并将其内容输出到Excel文件中：

import xml.etree.ElementTree as ET
from openpyxl import Workbook

def parse_xml(xml_file):
    # 创建一个Workbook对象
    wb = Workbook()
    # 获取默认的活动工作表
    sheet = wb.active
    
    # 解析XML文件
    tree = ET.parse(xml_file)
    root = tree.getroot()
    
    # 遍历XML元素并将内容写入Excel表格
    for child in root:
        row_data = []
        for sub_child in child:
            row_data.append(sub_child.text)
        sheet.append(row_data)
    
    # 保存Excel文件
    wb.save('output.xlsx')

# 调用解析函数并传入XML文件路径
parse_xml('input.xml')

在上述代码中，我们首先导入`xml.etree.ElementTree`模块来解析XML文件，然后导入`openpyxl`库来进行Excel的操作。`parse_xml`函数接受一个XML文件路径作为参数，它会打开该文件并解析其内容。

接下来，我们创建一个`Workbook`对象，并获取默认的活动工作表。然后，我们使用`ET.parse`函数解析XML文件，并通过`getroot()`方法获取根元素。

然后，我们遍历XML元素并将每个子元素的文本内容添加到一个列表中。最后，将该列表作为一行数据添加到Excel表格中。

最后，我们使用`wb.save()`方法保存Excel文件，并命名为`output.xlsx`。

请确保您已经安装了`openpyxl`库，您可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要根据您的实际需求进行适当的修改和调整。

用python解析MeSH中的supp2023.xml文件转化为excel文件，并提取某一行到某一行的数据

要解析MeSH中的supp2023.xml文件，可以使用Python中的ElementTree模块。ElementTree是Python的一个解析XML的库，可以用来解析和操作XML文档。

以下是一个示例代码，可以将supp2023.xml文件解析为Excel文件，并提取从第10行到20行的数据：

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# 读取supp2023.xml文件
tree = ET.parse('supp2023.xml')
root = tree.getroot()

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=['DescriptorUI', 'DescriptorName'])

# 遍历xml文件中的每个DescriptorRecord标签
for record in root.findall('DescriptorRecord'):
    # 提取DescriptorUI和DescriptorName
    descriptor_ui = record.find('DescriptorUI').text
    descriptor_name = record.find('DescriptorName/String').text
    
    # 将数据添加到数据框中
    df = df.append({'DescriptorUI': descriptor_ui, 'DescriptorName': descriptor_name}, ignore_index=True)

# 提取从第10行到20行的数据
df = df.iloc[9:19]

# 将数据保存为Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用ElementTree模块读取了supp2023.xml文件，并将其存储在变量tree和root中。然后，我们创建了一个空的数据框df，并使用for循环遍历xml文件中的每个DescriptorRecord标签。在每个标签中，我们使用find方法提取DescriptorUI和DescriptorName，并将其添加到数据框df中。

最后，我们使用iloc方法从数据框df中提取从第10行到20行的数据，并使用to_excel方法将数据保存为Excel文件。