Umgang mit ValueError beim Lesen von Excel-Dateien mit Pandas und OpenPyXL

Beheben von XML-Parsing-Fehlern in Excel-Dateien mit Pandas und OpenPyXL

Verwendung von Python mit Selenium und Pandas zur Behandlung von XML-Strukturproblemen in Excel-Dateien

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")

Alternative Lösung: Verwenden eines Kompatibilitätsmodus zur Vermeidung von XML-Fehlern

Dieser Ansatz minimiert Abhängigkeiten von XML, indem ein sekundäres Excel-Format gespeichert wird, wenn die erste Analyse fehlschlägt.

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=',')

Testskript für Umgebungskompatibilität

Unit-Tests, um die Kompatibilität beim Lesen von Dateien in verschiedenen Umgebungen sicherzustellen

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()

Häufige Fragen zur Verarbeitung von Excel-Dateien in Python

1. Warum verursacht das Lesen einer Excel-Datei in Pandas einen ValueError?
2. Dieser Fehler tritt normalerweise auf, wenn die Excel-Datei ungültiges XML oder eine nicht standardmäßige Formatierung enthält. Versuchen Sie es mit der engine="openpyxl" Parameter in pd.read_excel oder OpenPyXLs load_workbook für einen flexibleren Ansatz.
3. Wie kann ich das Herunterladen einer Excel-Datei in Python automatisieren?
4. Sie können verwenden Selenium um den Download zu automatisieren, indem Sie die Website öffnen, zur Download-Schaltfläche navigieren und Chrome-Optionen festlegen, um die Dateiverarbeitung zu steuern.
5. Was macht das Glob-Modul in Python?
6. glob Hilft beim Auffinden von Dateien in einem Verzeichnis mithilfe von Mustervergleichen. Dies ist nützlich, um Dateien mit unvorhersehbaren Namen zu finden, insbesondere beim Automatisieren von Dateidownloads.
7. Wie kann ich Dateien nach dem Herunterladen mit Selenium umbenennen?
8. Sobald eine Datei heruntergeladen wurde, verwenden Sie os.rename seinen Namen zu ändern. Dies ist bei Automatisierungen wichtig, um sicherzustellen, dass die Datei vor der Verarbeitung einen konsistenten Namen hat.
9. Wie gehe ich mit Cookies und Pop-ups mit Selenium um?
10. Verwenden Sie Selenium WebDriverWait Und ExpectedConditions um auf das Laden von Pop-ups oder Haftungsausschlüssen zu warten und dann mithilfe von Element-Locators wie z. B. mit ihnen zu interagieren By.ID oder By.XPATH.
11. Was ist der Unterschied zwischen pd.read_excel Und openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel ist eine High-Level-Funktion, die Daten in einen DataFrame liest, jedoch möglicherweise auf XML-Probleme stößt. openpyxl.load_workbook Bietet eine Schnittstelle auf niedrigerer Ebene zur direkten Steuerung der Datenextraktion auf Blattebene.
13. Gibt es eine Möglichkeit zu überprüfen, ob meine Datei korrekt geladen wird?
14. Verwenden unittest um zu überprüfen, ob die Datei vorhanden ist und ordnungsgemäß geladen wird. Richten Sie einfache Tests ein, um zu überprüfen, ob die Daten wie erwartet geladen werden, insbesondere bei der Bereitstellung auf mehreren Systemen.
15. Wie verarbeite ich nur einen Teil einer Excel-Datei?
16. Verwenden Sie die Parameter skiprows Und usecols In pd.read_excel um sich auf bestimmte Zeilen und Spalten zu konzentrieren. Dies ist hilfreich, um nur die wesentlichen Daten zu laden.
17. Kann ich den verarbeiteten DataFrame in eine CSV-Datei exportieren?
18. Ja, nach dem Laden und Verarbeiten der Daten verwenden df.to_csv um den DataFrame als CSV zu speichern. Sie können Einstellungen wie festlegen sep=";" Und encoding für Kompatibilität.
19. Wie lassen sich XML-Probleme in Excel-Dateien am besten lösen?
20. Versuchen Sie, die Datei mit zu lesen openpyxl direkt, was eine robustere Möglichkeit zur Behandlung von XML-Fehlern bietet. Wenn die Fehler weiterhin bestehen, sollten Sie erwägen, eine Kopie der Datei als .csv zu speichern und sie von dort aus zu verarbeiten.
21. Wie kann ich mit dem dynamischen Laden von Elementen auf einer Webseite in Selenium umgehen?
22. Benutzen WebDriverWait In Selenium können Sie warten, bis Elemente geladen sind, bevor Sie mit ihnen interagieren. Dadurch wird sichergestellt, dass das Skript nicht aufgrund von Zeitproblemen auf der Seite abbricht.

Gewährleistung einer reibungslosen Datenverarbeitung durch Automatisierung und Fehlerbehandlung

Durch die Integration der Automatisierung mit Selenium und einer sorgfältigen Fehlerbehandlung können Sie einen zuverlässigen und wiederholbaren Prozess zum Herunterladen und Verarbeiten von Excel-Dateien erstellen. Die Verwendung von Pandas zusammen mit OpenPyXL mit Sicherungsmethoden hilft, XML-Probleme zu umgehen und ermöglicht das Importieren, Bearbeiten und Exportieren von Daten auch bei potenziellen Formatierungsinkonsistenzen. 🖥️

Durch die Befolgung dieser Techniken sparen Sie Zeit und verringern das Risiko manueller Fehler. Diese Strategien sorgen für eine reibungslosere Datenverarbeitung und minimieren Unterbrechungen, insbesondere beim Umgang mit Dateien aus Drittquellen. Auf diese Weise können Sie sich auf die Analyse statt auf die Fehlerbehebung konzentrieren. 📊