Xml 文件到 Csv 的文件夹

Question

下面的代码获取一个 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 Phones 的元素并将它们打印到名为 test.xml

的 csv 文件中

现在，我正在尝试修改代码，而不是仅读取一个 xml 文件，而是转到一个文件夹并遍历其中的所有 xml 文件并将它们解析为一个单独的 Csv 文件。

我知道我必须导入

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它实现到代码中并使其工作

Answer 1

您可以为每个文件名调用您的函数，例如：

pd.concat([phones_to_df(xml) for xml in xmls])

使用每个 xml 文件名调用该函数将产生一个数据帧列表，并将与 pd.concat 连接，从而为您留下一个包含所有结果的数据帧。然后，您可以使用 to_csv 函数将其导出。

总体上是这样的：

import xml.etree.cElementTree as cET
import pandas as pd
from pathlib import Path

def phones_to_df(fname):
    tree = cET.parse(fname)
    return 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')])

if __name__ == '__main__':
    xmls = [f for f in Path('C:/Users/Desktop/Original/test').glob('*.xml')] 
    df = pd.concat([phones_to_df(xml) for xml in xmls])
    df.to_csv("C:/Users/Desktop/Original/all.csv")