#yyds干货盘点#数据分析从零开始实战，Pandas读写Excel/XML数据

湛蓝之海

这是我参与11月更文挑战的第16天。
零 写在前面
本系列学习笔记参考书籍：  《数据分析实战》托马兹·卓巴斯，会将自己学习本书的笔记分享给大家，同样开成一个系列『数据分析从零开始实战』。
点击查看第一篇文章：# 数据分析从零开始实战，Pandas读写CSV数据
点击查看第一篇文章：# 数据分析从零开始实战，Pandas读写TSV/Json数据
前面两篇文章讲了数据分析虚拟环境创建和pandas读写csv、tsv、json格式的数据，今天我们继续探索pandas读取数据。
一 基本知识概要
1.利用pandas读写Excel文件
2.利用pandas读写XML文件
二 开始动手动脑
1.利用Python读写Excel
读取，利用Pandas库的ExcelFile()方法。
写入，利用Pandas库的利用to_excel方法。
代码

pandas as pd
import os
# 获取当前文件父目录路径
father_path = os.getcwd()
# 原始数据文件路径
rpath_excel = father_path+r'\data01\realEstate_trans.xlsx'
# 数据保存路径
wpath_excel = father_path+r'\data01\temp_excel.xlsx'
# 打开excel文件
excel_file = pd.ExcelFile(rpath_excel)
# 读取文件内容
"""
ExcelFile对象的parse()方法读取指定工作表的内容
ExcelFile对象的sheet_names属性可以获取Excel文件中的所有工作表
这里还用到了字典表达式来给字典赋值（看起来更加优雅）
"""
excel_read = {sheetName : excel_file.parse(sheetName) for sheetName in excel_file.sheet_names}
# 输出Sacramento表格的price列的头10行记录
print(excel_read['Sacramento'].head(10)['price'])
print(type(excel_read['Sacramento'].head(10)['price']))
# 遇到错误：ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'
# 写入表格的price列的前10行
excel_read['Sacramento'].head(10)['price'].to_excel(wpath_excel, "price", index=False)
# 遇到错误：ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'

读取结果：

写入结果：

可能报错：

读操作时：
ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'
写操作时：
ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl'

解决方法：

# 在环境里安装xlrd和openpyxl模块即可
pip install xlrd
pip install openpyxl

2.利用Python读写XML文件
学过java的同学对XML应该不陌生，全称是eXtensible Markup Language(扩展标记语言)，虽然平时不常见，但是Web API里支持XML编码。
读写代码

pandas as pd
# 一个轻量的XML解析器
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
"""
  读入XML数据，返回pa.DataFrame
"""
def read_xml(xml_FileName):
  with open(xml_FileName, "r") as xml_file:
    # 读取数据，以树的结构存储
    tree = ET.parse(xml_file)
    # 访问树的梗节点
    root = tree.getroot()
    # 返回DataFrame格式数据
    return pd.DataFrame(list(iter_records(root)))
"""
  遍历有记录的生成器
"""
def iter_records(records):
  for record in records   :
    # 保存值的临时字典
    temp_dict = {}
    # 遍历所有字段
    for var in record:
      temp_dict[
        var.attrib["var_name"]
      ] = var.text
    # 生成值
    yield temp_dict
"""
  以XML格式保存数据
"""
def write_xml(xmlFileName, data):
  with open(xmlFileName, "w") as xmlFile:
    # 写头部
    xmlFile.write(
      '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>'
    )
    xmlFile.write('<records>\n')
    # 写数据
    xmlFile.write(
      '\n'.join(data.apply(xml_encode, axis=1))
    )
    # 写尾部
    xmlFile.write("\n</records>")
"""
  以特定的嵌套格式将每一行编码成XML
"""
def xml_encode(row):
  # 第一步--输出record节点
  xmlItem = ['  <record>']
  # 第二步--给行中每个字段加上XML格式<field name=···>···</field>
  for field in row.index:
    xmlItem.append(
      '<var var_name="{0}">{1}</var>'.format(field, row[field])
    )
  # 最后一步--标记record节点的结束标签
  xmlItem.append("  </record>")
  return '\n'.join(xmlItem)
# 获取当前文件父目录路径
father_path = os.getcwd()
# 原始数据文件路径
rpath_xml = father_path+r'\data01\realEstate_trans.xml'
# 数据保存路径
wpath_xml = father_path+r'\data01\temp_xml.xml'
# 读取数据
xml_read = read_xml(rpath_xml)
# 输出头10行记录
print(xml_read.head(10))
# 以XML格式写回文件
write_xml(wpath_xml, xml_read.head(10))

运行结果

代码解析
(1)read_xml(xml_FileName)函数
功能：读入XML数据，返回pa.DataFrame
这里利用到了一个轻量级的XML解析器：xml.etree.ElementTree。传入文件名，先读取文件内容，然后利用parse()函数解析XML，创建一个树状结构并存放在tree变量中，在tree对象上调用getroot()方法得到根节点，最后调用iter_records()函数，传入根节点，进而将返回的信息转换成DataFrame。
(2)iter_records(records)函数
功能：遍历有记录的生成器
iter_records()方法是一个生成器，从关键字yield可以看出来,与return不同，生成器每次只向主调方法返回一个值，直到结束。
(3)write_xml(xmlFile, data)函数
功能：以XML格式保存数据
这里需要注意的是得按XML文件格式进行保存，我们要做的就是三步：保存头部格式、按格式保存数据、保存尾部格式。保存数据时用到了DataFrame对象的apply()方法，遍历内部每一行，第一个参数xml_encode指定了要应用到每一行记录上的方法，axis=1表示按行处理，默认值为0，表示按列处理。
(4)xml_encode(row)函数
功能：以特定的嵌套格式将每一行编码成XML
在写数据的过程我们会调用这个方法，对每行数据进行处理，变成XML格式。
三 送你的话
昨天开了个会，然后思考了写问题，这里分享给大家：
1、思想觉悟，辩证思考。不要随声附和，要有己见，聪明的人应该是坚持输出自己的思想，从事情本身和和他人评论去思考，再辩正自己的思考，再输出；
2、少喊口号，多做实事。本来我是很推崇做个人规划的，但是，我发现不止是我周边和某些读者朋友，包括我自己，规划作的越来越假大空，规划本身没有错，错的是：现实生活中我们把规划变成了日日口号，而为能如实完成，所以我现在推崇：规划，先做再说。
坚持 and 努力 ： 终有所获。
思想很复杂，
实现很有趣，
只要不放弃，
终有成名日。
—《老表打油诗》
下期见，我是爱猫爱技术的老表，如果觉得本文对你学习有所帮助，欢迎点赞、评论、关注我！

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