下面的代码获取XML文件并将其解析为CSV文件
import pandas as pd
def phones_to_df(fname):
tree = cET.parse(fname)
pd.DataFrame([{**{el.tag: el.text for el in list(phone)},
**{f'nuk_{k}': v for k, v in phone.find('nuk').items()}}
for phone in tree.iterfind('Phones')]).to_csv('export.csv', index=False)
if __name__ == '__main__':
phones_to_df(fname="test.xml")
xml文件如下
<Data xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">
<Phones>
<Date />
<Prog />
<Box />
<Feature />
<WIN>MAFWDS</WIN>
<Set>234234</Set>
<Pr>23423</Pr>
<Number>afasfhrtv</Number>
<Simple>dfasd</Simple>
<Nr />
<gt>6070106091</gt>
<Reno>1233</Reno>
<QW>3234</QW>
<ER />
<VR />
<Use />
<Dar>sdfsd</Dar>
<age />
<name1>sdfsfdfs</name1>
<Sys>Itone</Sys>
<aac>2014</aac>
<time>02:00</time>
<nuk name="This is some text" text_g="asadsdas" text_h="2">fsdfsfd3432fdf</nuk>
</Phones>
</Data>
代码遍历手机的元素,并将它们打印到名为的csv文件中测试.xml
现在,我尝试修改代码,这样它就不会只读取一个xml文件,而是进入一个文件夹,遍历其中的所有xml文件,并将它们解析为一个Csv文件。你知道吗
我知道我必须进口
from pathlib import Path
所有xml文件所在文件夹的路径
xmls = [f for f in Path('C:/Users/Desktop/Original/test').glob('*.xml')]
我正在努力研究如何将其实现到代码中并使其工作
您可以为每个文件名调用函数,例如:
用每个xml文件名调用函数将产生一个dataframe列表,该列表将与pd.concat连接起来,留下一个包含所有结果的dataframe。然后您可以使用to_csv函数导出它。你知道吗
总的来说是这样的:
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