Håndtering af ValueError ved læsning af Excel-filer med Pandas og OpenPyXL

Løsning af XML-parsingsfejl i Excel-filer med Pandas og OpenPyXL

Brug af Python med selen og pandaer til at håndtere XML-strukturproblemer i Excel-filer

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")

Alternativ løsning: Brug af en kompatibilitetstilstand for at undgå XML-fejl

Denne tilgang minimerer afhængigheder af XML ved at gemme et sekundært Excel-format, hvis den indledende parsing mislykkes.

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=',')

Test script for miljøkompatibilitet

Enhedstest for at sikre fillæsningskompatibilitet i forskellige miljøer

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()

Almindelige spørgsmål om behandling af Excel-filer i Python

1. Hvorfor forårsager læsning af en Excel-fil i Pandas en ValueError?
2. Denne fejl opstår normalt, når Excel-filen indeholder ugyldig XML eller ikke-standardformatering. Prøv at bruge engine="openpyxl" parameter i pd.read_excel eller OpenPyXL's load_workbook for en mere fleksibel tilgang.
3. Hvordan kan jeg automatisere download af en Excel-fil i Python?
4. Du kan bruge Selenium at automatisere overførslen ved at åbne webstedet, navigere til download-knappen og indstille Chrome-indstillinger til at styre filhåndteringen.
5. Hvad gør glob-modulet i Python?
6. glob hjælper med at finde filer i en mappe ved hjælp af mønstermatching. Dette er nyttigt til at finde filer med uforudsigelige navne, især når du automatiserer fildownloads.
7. Hvordan kan jeg omdøbe filer efter download med Selenium?
8. Når en fil er downloadet, skal du bruge os.rename at ændre dens navn. Dette er vigtigt i automatiseringer for at sikre, at filen har et ensartet navn før behandling.
9. Hvordan håndterer jeg cookies og pop-ups med Selenium?
10. Brug selen WebDriverWait og ExpectedConditions at vente på, at pop op-vinduer eller ansvarsfraskrivelser indlæses, og derefter interagere med dem ved hjælp af elementlokaliser som f.eks By.ID eller By.XPATH.
11. Hvad er forskellen mellem pd.read_excel og openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel er en funktion på højt niveau, der læser data ind i en DataFrame, men som kan støde på XML-problemer. openpyxl.load_workbook giver en grænseflade på lavere niveau til at styre dataudtræk på arkniveau direkte.
13. Er der en måde at validere, om min fil indlæses korrekt?
14. Bruge unittest for at kontrollere, om filen findes og indlæses korrekt. Konfigurer simple tests for at bekræfte, at data indlæses som forventet, især når de implementeres til flere systemer.
15. Hvordan behandler jeg kun en del af en Excel-fil?
16. Brug parametrene skiprows og usecols i pd.read_excel at fokusere på specifikke rækker og kolonner. Dette er nyttigt til kun at indlæse de væsentlige data.
17. Kan jeg eksportere den behandlede DataFrame til en CSV-fil?
18. Ja, efter indlæsning og behandling af data, brug df.to_csv for at gemme DataFrame som en CSV. Du kan angive indstillinger som f.eks sep=";" og encoding for kompatibilitet.
19. Hvad er den bedste måde at håndtere XML-problemer i Excel-filer på?
20. Prøv at læse filen med openpyxl direkte, hvilket giver en mere robust måde at håndtere XML-fejl på. Hvis fejlene fortsætter, kan du overveje at gemme en kopi af filen som .csv og behandle den derfra.
21. Hvordan kan jeg håndtere dynamisk elementindlæsning på en webside i Selenium?
22. Bruger WebDriverWait i Selen giver dig mulighed for at vente på, at elementerne indlæses, før de interagerer med dem. Dette sikrer, at scriptet ikke går i stykker på grund af timingproblemer på siden.

Sikring af problemfri databehandling med automatisering og fejlhåndtering

Inkorporering af automatisering med Selenium og omhyggelig fejlhåndtering giver dig mulighed for at skabe en pålidelig og gentagelig proces til download og behandling af Excel-filer. Brug af Pandas sammen med OpenPyXL med backupmetoder hjælper med at omgå XML-problemer, hvilket gør det muligt at importere, redigere og eksportere data selv med potentielle formateringsinkonsekvenser. 🖥️

Ved at følge disse teknikker sparer du tid og reducerer chancerne for manuelle fejl. Disse strategier gør din datahåndtering smidigere og minimerer afbrydelser, især når du håndterer filer fra tredjepartskilder. På denne måde kan du fokusere på analyse i stedet for fejlfinding. 📊