Gestió de ValueError en llegir fitxers Excel amb Pandas i OpenPyXL

Resolució d'errors d'anàlisi XML en fitxers Excel amb Pandas i OpenPyXL

Ús de Python amb Selenium i Pandas per gestionar problemes d'estructura XML en fitxers Excel

import os
import pandas as pd
import time
from glob import glob
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# Set up download options for Chrome
options = webdriver.ChromeOptions()
download_dir = os.path.abspath("./ETF/test")
options.add_experimental_option("prefs", {"download.default_directory": download_dir})
driver_path = "./webdriver/chromedriver.exe"
driver_service = Service(driver_path)
driver = webdriver.Chrome(service=driver_service, options=options)
# Automate download of Excel file with Selenium
driver.get('https://www.amundietf.de/de/professionell')
driver.maximize_window()
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//button[normalize-space()='Professioneller Anleger']"))).click()
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "confirmDisclaimer"))).click()
WebDriverWait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, "CookiesDisclaimerRibbonV1-AllOn"))).click()
time.sleep(2)
file_path = os.path.join(download_dir, "test.xlsx")
# Rename file
file_glob = glob(os.path.join(download_dir, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))
if file_glob:
    os.rename(file_glob[0], file_path)
else:
    print("File not found for renaming")
driver.quit()
# Read and process the file
try:
    df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', skiprows=18, skipfooter=4, header=1, usecols="B:H")
    df.to_csv('./ETF/test/test.csv', sep=';', encoding='latin-1', decimal=',')
except ValueError as e:
    print(f"Error reading Excel file: {e}")
    # Alternative method with openpyxl direct read (backup approach)
    import openpyxl
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
    sheet = workbook.active
    data = sheet.values
    print("Data loaded using backup approach")

Solució alternativa: utilitzar un mode de compatibilitat per evitar errors XML

Aquest enfocament minimitza les dependències de XML desant un format d'Excel secundari si falla l'anàlisi inicial.

import pandas as pd
import openpyxl
def safe_load_excel(file_path):
    try:
        # First attempt using pandas' read_excel with openpyxl
        df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
    except ValueError:
        print("Switching to secondary method due to XML issues")
        workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
        sheet = workbook.active
        data = sheet.values
        headers = next(data)
        df = pd.DataFrame(data, columns=headers)
    return df
# Usage example
file_path = './ETF/test/test.xlsx'
df = safe_load_excel(file_path)
df.to_csv('./ETF/test/test_fixed.csv', sep=';', encoding='latin-1', decimal=',')

Script de prova de compatibilitat amb l'entorn

Proves unitàries per garantir la compatibilitat de lectura de fitxers en diferents entorns

import unittest
import os
from your_module import safe_load_excel
class TestExcelFileLoad(unittest.TestCase):
    def test_file_exists(self):
        self.assertTrue(os.path.exists('./ETF/test/test.xlsx'), "Excel file should exist")
    def test_load_excel(self):
        df = safe_load_excel('./ETF/test/test.xlsx')
        self.assertIsNotNone(df, "DataFrame should not be None after loading")
        self.assertGreater(len(df), 0, "DataFrame should contain data")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Preguntes habituals sobre el processament de fitxers Excel a Python

1. Per què la lectura d'un fitxer Excel a Pandas provoca un ValueError?
2. Aquest error sol sorgir quan el fitxer Excel conté un format XML no vàlid o no estàndard. Proveu d'utilitzar engine="openpyxl" paràmetre a pd.read_excel o OpenPyXL load_workbook per a un enfocament més flexible.
3. Com puc automatitzar la descàrrega d'un fitxer Excel a Python?
4. Podeu utilitzar Selenium per automatitzar la descàrrega obrint el lloc web, navegant fins al botó de descàrrega i configurant les opcions de Chrome per controlar la gestió dels fitxers.
5. Què fa el mòdul glob a Python?
6. glob ajuda a localitzar fitxers en un directori mitjançant la concordança de patrons. Això és útil per trobar fitxers amb noms impredictibles, especialment quan s'automatitza les baixades de fitxers.
7. Com puc canviar el nom dels fitxers després de baixar-los amb Selenium?
8. Un cop descarregat un fitxer, utilitzeu-lo os.rename per canviar-ne el nom. Això és essencial en les automatitzacions per garantir que el fitxer tingui un nom coherent abans de processar-lo.
9. Com puc gestionar les galetes i les finestres emergents amb Selenium?
10. Utilitzeu seleni WebDriverWait i ExpectedConditions per esperar que es carreguin finestres emergents o exempcions de responsabilitat i, a continuació, interactuar amb elles mitjançant localitzadors d'elements com By.ID o By.XPATH.
11. Quina diferència hi ha entre pd.read_excel i openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel és una funció d'alt nivell que llegeix dades en un DataFrame, però pot trobar problemes XML. openpyxl.load_workbook proporciona una interfície de nivell inferior per controlar directament l'extracció de dades a nivell de full.
13. Hi ha alguna manera de validar si el meu fitxer es carrega correctament?
14. Ús unittest per comprovar si el fitxer existeix i es carrega correctament. Configureu proves senzilles per verificar que les dades es carreguen com s'esperava, especialment quan es desplega a diversos sistemes.
15. Com puc processar només una part d'un fitxer Excel?
16. Utilitzeu els paràmetres skiprows i usecols en pd.read_excel per centrar-se en files i columnes específiques. Això és útil per carregar només les dades essencials.
17. Puc exportar el DataFrame processat a un fitxer CSV?
18. Sí, després de carregar i processar les dades, utilitzar df.to_csv per desar el DataFrame com a CSV. Podeu especificar configuracions com sep=";" i encoding per compatibilitat.
19. Quina és la millor manera de gestionar els problemes XML als fitxers Excel?
20. Intenta llegir el fitxer amb openpyxl directament, que ofereix una manera més robusta de gestionar els errors XML. Si els errors persisteixen, considereu desar una còpia del fitxer com a .csv i processar-lo des d'allà.
21. Com puc fer front a la càrrega d'elements dinàmics en una pàgina web a Selenium?
22. Utilitzant WebDriverWait a Selenium us permet esperar que els elements es carreguin abans d'interactuar amb ells. Això garanteix que l'script no es trenqui a causa de problemes de temps a la pàgina.

Garantir un processament de dades fluid amb automatització i tractament d'errors

La incorporació de l'automatització amb Selenium i la gestió acurada dels errors us permet crear un procés fiable i repetible per descarregar i processar fitxers Excel. L'ús de Pandas juntament amb OpenPyXL amb mètodes de còpia de seguretat ajuda a evitar problemes XML, cosa que fa possible importar, editar i exportar dades fins i tot amb possibles incoherències de format. 🖥️

Seguint aquestes tècniques, estalvieu temps i reduïu les possibilitats d'errors manuals. Aquestes estratègies faciliten la gestió de les dades, minimitzant les interrupcions, especialment quan es tracten fitxers de fonts de tercers. D'aquesta manera, podeu centrar-vos en l'anàlisi en lloc de la resolució de problemes. 📊