Manejo de ValueError al leer archivos de Excel con Pandas y OpenPyXL

Resolver errores de análisis XML en archivos de Excel con Pandas y OpenPyXL

Uso de Python con Selenium y Pandas para manejar problemas de estructura XML en archivos de 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")

Solución alternativa: utilizar un modo de compatibilidad para evitar errores XML

Este enfoque minimiza las dependencias de XML al guardar un formato secundario de Excel si falla el análisis 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 prueba para compatibilidad con el entorno

Pruebas unitarias para garantizar la compatibilidad de lectura de archivos en diferentes entornos

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()

Preguntas comunes sobre el procesamiento de archivos de Excel en Python

1. ¿Por qué la lectura de un archivo de Excel en Pandas provoca un ValueError?
2. Este error suele surgir cuando el archivo de Excel contiene XML no válido o un formato no estándar. Intenta usar el engine="openpyxl" parámetro en pd.read_excel o OpenPyXL load_workbook para un enfoque más flexible.
3. ¿Cómo puedo automatizar la descarga de un archivo de Excel en Python?
4. puedes usar Selenium para automatizar la descarga abriendo el sitio web, navegando hasta el botón de descarga y configurando las opciones de Chrome para controlar el manejo de archivos.
5. ¿Qué hace el módulo glob en Python?
6. glob ayuda a localizar archivos en un directorio mediante la coincidencia de patrones. Esto es útil para buscar archivos con nombres impredecibles, especialmente al automatizar descargas de archivos.
7. ¿Cómo puedo cambiar el nombre de los archivos después de descargarlos con Selenium?
8. Una vez descargado un archivo, utilice os.rename para cambiar su nombre. Esto es esencial en las automatizaciones para garantizar que el archivo tenga un nombre coherente antes de procesarlo.
9. ¿Cómo manejo las cookies y las ventanas emergentes con Selenium?
10. Utilice selenio WebDriverWait y ExpectedConditions esperar a que se carguen las ventanas emergentes o las exenciones de responsabilidad y luego interactuar con ellos utilizando localizadores de elementos como By.ID o By.XPATH.
11. ¿Cuál es la diferencia entre pd.read_excel y openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel es una función de alto nivel que lee datos en un DataFrame pero puede encontrar problemas con XML. openpyxl.load_workbook proporciona una interfaz de nivel inferior para controlar directamente la extracción de datos a nivel de hoja.
13. ¿Hay alguna manera de validar si mi archivo se carga correctamente?
14. Usar unittest para comprobar si el archivo existe y se carga correctamente. Configure pruebas simples para verificar que los datos se carguen según lo esperado, especialmente cuando se implementan en múltiples sistemas.
15. ¿Cómo proceso solo una parte de un archivo de Excel?
16. Utilice los parámetros skiprows y usecols en pd.read_excel para centrarse en filas y columnas específicas. Esto es útil para cargar sólo los datos esenciales.
17. ¿Puedo exportar el DataFrame procesado a un archivo CSV?
18. Sí, después de cargar y procesar datos, utilice df.to_csv para guardar el DataFrame como CSV. Puede especificar configuraciones como sep=";" y encoding por compatibilidad.
19. ¿Cuál es la mejor manera de manejar problemas XML en archivos Excel?
20. Intente leer el archivo con openpyxl directamente, lo que ofrece una forma más sólida de manejar errores XML. Si los errores persisten, considere guardar una copia del archivo como .csv y procesarlo desde allí.
21. ¿Cómo puedo lidiar con la carga de elementos dinámicos en una página web en Selenium?
22. Usando WebDriverWait en Selenium te permite esperar a que se carguen los elementos antes de interactuar con ellos. Esto garantiza que el script no se rompa debido a problemas de sincronización en la página.

Garantizar un procesamiento de datos fluido con automatización y manejo de errores

La incorporación de la automatización con Selenium y un manejo cuidadoso de los errores le permite crear un proceso confiable y repetible para descargar y procesar archivos de Excel. El uso de Pandas junto con OpenPyXL con métodos de respaldo ayuda a evitar problemas de XML, lo que permite importar, editar y exportar datos incluso con posibles inconsistencias de formato. 🖥️

Si sigue estas técnicas, ahorrará tiempo y reducirá las posibilidades de errores manuales. Estas estrategias hacen que el manejo de sus datos sea más fluido y minimizan las interrupciones, especialmente cuando se trata de archivos de fuentes de terceros. De esta manera, podrá centrarse en el análisis en lugar de en la resolución de problemas. 📊