python lxml 读取excel 输入pandas
时间: 2023-05-22 20:06:37 浏览: 97
可以使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件,代码如下:
```python
import pandas as pd
excel_file = pd.read_excel('filename.xlsx')
```
然后,可以使用lxml库中的etree模块分析XML文件,这个模块可以使用pandas的to_xml()方法来序列化DataFrame到XML格式,代码如下:
```python
from lxml import etree
root = etree.XML(excel_file.to_xml())
```
这样,你就可以使用etree模块中的XPath表达式来查找其中的数据了。
相关问题
使用python将Excel转arxml的代码
### 回答1:
可以使用openpyxl库来实现Excel到ARXML文件的转换,具体步骤如下:1. 导入openpyxl库。
2. 从Excel文件中读取数据。
3. 使用openpyxl库中的write_arxml()函数,将Excel文件中的数据写入ARXML文件中。
4. 保存ARXML文件。
### 回答2:
将Excel表格转换为arxml格式的代码是比较复杂的。首先,我们需要安装`pandas`和`xlrd`两个Python库,它们可以帮助我们处理Excel数据。然后,我们可以使用以下代码来实现这个功能:
```python
import pandas as pd
def excel_to_arxml(excel_file, arxml_file):
# 读取Excel文件,并将数据存储在DataFrame对象中
df = pd.read_excel(excel_file)
# 创建DOM对象
doc = Document()
# 创建根节点AR-PACKAGE
package = doc.createElement("AR-PACKAGE")
package.setAttribute("UUID", "your-uuid")
doc.appendChild(package)
# 遍历DataFrame中的每一行,生成对应的XML节点
for index, row in df.iterrows():
# 创建节点,并设置属性
node = doc.createElement("YOUR-ELEMENT")
node.setAttribute("ATTRIBUTE1", str(row["COLUMN1"]))
node.setAttribute("ATTRIBUTE2", str(row["COLUMN2"]))
package.appendChild(node)
# 将DOM对象写入到arxml文件中
with open(arxml_file, "w") as f:
f.write(doc.toprettyxml(indent=" "))
# 调用函数进行转换
excel_to_arxml("input.xlsx", "output.arxml")
```
请注意,上述代码仅是一个示例,你需要根据具体的Excel数据和arxml格式来进行相应的修改。此外,这段代码默认使用的是基于`xlrd`的Excel读取方式,如果你使用的是`.xlsx`格式的文件,可以尝试其他库比如`openpyxl`。
### 回答3:
使用Python将Excel转换为arxml的代码需要借助第三方库,如`openpyxl`和`lxml`。下面是一个示例代码:
```python
from openpyxl import load_workbook
from lxml import etree
def excel_to_arxml(excel_file, arxml_file):
# 加载Excel文件
workbook = load_workbook(excel_file)
sheet = workbook.active
# 创建ARXML根元素
root = etree.Element('ARPackage')
root.attrib['UUID'] = '1234567890'
# 遍历Excel中的行
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
# 创建ARXML对象元素
element = etree.SubElement(root, 'ARObject')
element.attrib['ID'] = str(row[0])
element.attrib['Name'] = row[1]
element.attrib['Type'] = row[2]
# 创建ARXML属性元素
attribute = etree.SubElement(element, 'ARAttribute')
attribute.attrib['Name'] = 'Value'
attribute.text = row[3]
# 创建ARXML文档
arxml_tree = etree.ElementTree(root)
arxml_tree.write(arxml_file, pretty_print=True)
# 调用函数进行转换
excel_to_arxml('input.xlsx', 'output.arxml')
```
以上代码假设Excel文件包含四列数据:ID、Name、Type和Value。它将遍历Excel中的每一行,将数据转换为对应的ARXML元素,并将结果写入指定的arxml_file中。请根据实际情况修改代码以适应你的Excel文件格式和ARXML结构要求。
pandas讀取網頁
在使用Python的pandas库读取网页数据时,可以使用pandas的read_html()函数。read_html()函数可以自动将HTML表格数据解析为DataFrame对象。
以下是使用pandas读取网页数据的步骤:
1. 首先,需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
2. 导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
3. 使用read_html()函数读取网页数据。该函数会返回一个包含所有表格数据的列表,每个表格数据都是一个DataFrame对象。例如:
```python
url = 'http://example.com/table.html'
tables = pd.read_html(url)
```
4. 如果网页中有多个表格,可以通过指定table_index参数来选择要读取的表格。例如,要读取第一个表格:
```python
table_index = 0
df = tables[table_index]
```
5. 可以对DataFrame对象进行进一步的处理和分析,例如筛选数据、计算统计量等。
注意事项:
- read_html()函数依赖于lxml和BeautifulSoup库来解析HTML数据,因此需要确保这两个库也已经安装。
- 有些网页可能无法正确解析为表格数据,或者表格数据不在HTML的table标签中,这种情况下read_html()函数可能无法正常工作。