ValueErrori käsitlemine Exceli failide lugemisel Pandade ja OpenPyXL-iga

Exceli faili importimise vigade tõrkeotsing Pythoni abil

Kujutage ette, et kirjutasite just Pythoni skripti, et automatiseerida igapäevast ülesannet – veebisaidilt Exceli faili allalaadimist, ümbernimetamist ja töötlemist. Tunnete end saavutatuna, kuni ootamatult a kuvatakse, kui proovite laadida faili a kasutades openpyxl mootorit.

Sellised vead võivad tunduda masendav, eriti kui fail avaneb Excelis probleemideta, kuid tekitab Pythonis XML-iga seotud vigu. 😕 Nagu kogenud Pythoni kasutajad teavad, võivad näiliselt väikesed XML-i lahknevused Exceli failides mõnikord andmetöötlust häirida. Võti on siin välja mõelda, kuidas panna Python neid faile usaldusväärselt käsitlema.

Selles juhendis uurime tegelikku näidet selle probleemi lahendamise kohta. Käsitleme mõlemad võimalikud põhjused ja pakume lihtsaid samm-sammulisi lahendusi, et teie automaatne failitöötluse töövoog püsiks õigel teel.

Järgides neid tõrkeotsingu nõuandeid, saate oma koodi sujuvamaks muuta ja seda tavalist takistust vältida. Sukeldume sellesse, kuidas lahendada Exceli failides esinevad XML-i vead ja tagada andmete sujuv laadimine!

Käsk	Kasutusnäide
webdriver.ChromeOptions()	Lähtestab seleeni Chrome'i spetsiifilised sätted, võimaldades brauseri keskkonna kohandamist, näiteks failide allalaadimiskohtade määramist, mis on selle skripti puhul ülioluline, et hallata allalaaditud Exceli faile automaatsel viisil.
add_experimental_option("prefs", prefs)	Kasutatakse koos ChromeOptionsiga eksperimentaalsete brauseri seadete määratlemiseks, eriti kasulik siin faili allalaadimise kataloogi kohandamiseks, mis takistab käsitsi sekkumist pärast iga allalaadimist.
glob(os.path.join(etf_path, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))	Otsib kataloogist metamärke kasutades faile, otsides konkreetselt allalaaditud Exceli faili dünaamilise nimega, mis sisaldab "Fondszusammensetzung_Amundi". Sellisel juhul on oluline faili järjepidevaks asukoha määramiseks ja ümbernimetamiseks.
WebDriverWait(driver, timeout)	Käsutab Seleniumi peatama, kuni teatud tingimused on täidetud (nt elemendid on klõpsatavad), võimaldades suhtlemist dünaamiliselt laaditud elementidega, nagu nupud ja küpsised, mis on lehe täielikuks laadimiseks enne toimingute tegemist hädavajalikud.
EC.element_to_be_clickable((By.ID, element_id))	Seleeni tingimus, mis tagab elemendi interaktsioonivõime. See on ülioluline veebilehe elementide (nt lahtiütluste või nuppude) laadimise ootamiseks enne jätkamist, tagades skripti stabiilse täitmise ilma enneaegsete klikkideta.
pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')	Loeb Exceli faili Pandas DataFrame'i, kasutades openpyxl mootorit. See võimaldab ühilduvust .xlsx-failidega, kuid on haavatav XML-i vigade suhtes, kui fail sisaldab kehtetut XML-i, mida see skript adresseerib.
skiprows and skipfooter	Pd.read_exceli argumendid, mis jätavad faili alguses või lõpus olevad read vahele. Need aitavad keskenduda ainult vajalikele andmetele, ignoreerides kõrvalisi päiseid või jaluseid, mis on selles näites faili täpseks töötlemiseks hädavajalikud.
openpyxl.load_workbook(file_path)	Kui pd.read_excelil tekib probleeme, avab Pandadest mööda minnes otse Exceli töövihiku. Pakub varundusmeetodit andmetele juurdepääsuks, kui standardsed lugemiskäsud ebaõnnestuvad XML-i vigade tõttu.
unittest.TestCase	Struktuur üksusetestide määratlemiseks ja käitamiseks, et kontrollida, kas konkreetsed funktsioonid, nagu faili olemasolu ja DataFrame'i laadimine, toimivad ootuspäraselt. Kasutatakse siin keskkonna ühilduvuse kinnitamiseks ja lahenduste valideerimiseks.

Exceli failide allalaadimise automatiseerimine ja tõrkeotsing Pythoni ja Seleeniga

Nende skriptide peamine eesmärk on automatiseerida Exceli faili allalaadimise, ümbernimetamise ja töötlemise protsessi Pythoniga. Töövoog algab seleeni kasutamisega veebilehel navigeerimiseks ja faili allalaadimiseks. Seleeni oma on siin olulised, kuna need võimaldavad meil seada eelistusi failide allalaadimiseks ilma viipadeta. Konfigureerides allalaadimiskataloogi, salvestab skript faili automaatselt ettenähtud asukohta ilma hüpikakendega voogu katkestamata. Seda tüüpi automatiseerimine on eriti kasulik andmeanalüütikutele või veebikaabitsatele, kes peavad iga päev faile alla laadima, kuna see vähendab korduvaid ülesandeid.

Kui fail on alla laaditud, tagab hulk kontrolle, et see on õigesti salvestatud ja seda saab järjepidevalt ümber nimetada. Me kasutame moodul, mis võimaldab meil leida faili osalise nime järgi isegi siis, kui täielik nimi pole etteaimatav. Näiteks kui aruandest on saadaval mitu versiooni, saab glob faili tuvastada, vastendades selle nime osa, näiteks "Fondszusammensetzung_Amundi". See dünaamiline tuvastamine ja ümbernimetamine aitavad vältida vigu faili hilisemal töötlemisel, tagades andmekonveieri sujuva töö iga kord. See on eriti väärtuslik finantsasutuste või valitsusportaalide korrapäraselt uuendatavate andmekogumite käsitlemisel.

Pärast ümbernimetamist laadib skript faili Pandasse manipuleerimiseks. Mõned failid võivad siiski sisaldada XML-vormingu probleeme, mis põhjustavad Pandade ja OpenPyXL-iga laadimisel vigu. Selle lahendamiseks kasutab skript kahemeetodilist lähenemist. Kui vaikelaadimismeetod ebaõnnestub, lülitub see ümber Exceli andmete otse avamiseks ja neile juurdepääsuks varuvariandina. See lähenemine lisab töövoogu vastupidavust, tagades andmete ekstraheerimise jätkumise ka siis, kui esialgne laadimismeetod ebaõnnestub. Selline varundusstrateegia on eriti kasulik, kui töötate kolmanda osapoole andmeallikatega, mis ei pruugi alati olla täiuslikult vormindatud.

Lõpuks lisame, et tagada töökindlus erinevates keskkondades failide laadimise ja ümbernimetamise protsesside kinnitamiseks. Pythoni unittest teeki kasutades kontrollivad need testid, kas fail on õigesti alla laaditud ja DataFrame laadib edukalt andmed, kinnitades, et kood töötab ootuspäraselt. Need testid pakuvad kindlustunnet, eriti skripti juurutamisel erinevates süsteemides või käimasolevate andmetoimingute puhul. Nende sammude automatiseerimisega võimaldab meie lahendus sujuvat töövoogu ja kaob vajadus käsitsi sekkumise järele, muutes selle ideaalseks professionaalidele, kes vajavad usaldusväärset andmete allalaadimist. 🖥️

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")

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=',')

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()

Tõhus vigade käsitlemine ja andmetöötlus Pythonis Exceli failide jaoks

Exceli failidesse salvestatud andmete käsitlemine ja analüüsimine on tavaline ülesanne, eriti sellistes valdkondades nagu rahandus, andmeteadus ja turuanalüüs. Exceli failide importimine Pythoni võib aga tekitada konkreetseid väljakutseid, eriti sellega töötamisel ja . Üks korduv probleem on XML-iga seotud vead, mis tulenevad valest vormingust või faili manustatud laaditabelitest. Erinevalt traditsioonilisest failiveast on neid XML-i vigu raske tuvastada, kuna fail avaneb sageli Excelis hästi, kuid põhjustab programmiliselt lugemisel probleeme. Selliste lähenemisviiside kasutamine nagu Pandas õige failimootori seadistamine (nt "openpyxl") võib lahendada mõningaid ühilduvusprobleeme, kuid mõnikord on vaja paindlikumat lahendust.

Juhtudel, kui XML-i vead püsivad, hõlmab alternatiivne lähenemine otse OpenPyXL-iga töötamist või tõrkepüüdmismehhanismide seadistamist. OpenPyXL-i otse kasutamine võimaldab paremini kontrollida lehtede lugemist ja andmete ekstraheerimist, ilma et oleks vaja analüüsida kõiki faili aspekte. Näiteks töövihiku otse laadimine OpenPyXL-iga meetod ja lahtrite kaupa lugemine võimaldab teil vormindamisprobleemidest mööda minna. See lähenemine võib olla aeglasem, kuid aitab vältida XML-i vigu, samal ajal kui vajalikke andmeid hankida. See on suurepärane lahendus, kui töötate erinevate rakenduste loodud failide või Exceli töövihikute mitme versiooniga.

Varumeetodi lisamine on eriti kasulik automatiseeritud töövoogudes. Seleniumi skriptide seadistamine allalaadimisprotsessi automatiseerimiseks täiustab töövoogu veelgi, eriti kui käsitlete võrguallikatest pärinevaid sageli värskendatavaid andmeid. Vigade käsitlemise tehnikate, korduskatsemehhanismide ja alternatiivsete failitöötlusmeetodite kombinatsioon võib anda andmete ekstraheerimiseks väga usaldusväärse ja veakindla torujuhtme. Lõppkokkuvõttes säästab nendesse tehnikatesse investeerimine aega ja vähendab käsitsi sekkumise vajadust, võimaldades analüütikutel keskenduda andmete tõlgendamisele, mitte vaidlustele. 📊

1. Miks põhjustab Pandas Exceli faili lugemine ValueErrori?
2. See tõrge ilmneb tavaliselt siis, kui Exceli fail sisaldab kehtetut XML-i või mittestandardset vormingut. Proovige kasutada parameeter sisse või OpenPyXL-i paindlikuma lähenemise jaoks.
3. Kuidas saan Pythonis Exceli faili allalaadimist automatiseerida?
4. Võite kasutada allalaadimise automatiseerimiseks, avades veebisaidi, navigeerides allalaadimisnupule ja määrates Chrome'i suvandid failikäsitluse juhtimiseks.
5. Mida teeb glob-moodul Pythonis?
6. aitab mustrite sobitamise abil kataloogis faile leida. See on kasulik ettearvamatute nimedega failide leidmiseks, eriti failide allalaadimise automatiseerimisel.
7. Kuidas ma saan pärast Seleniumiga allalaadimist faile ümber nimetada?
8. Kui fail on alla laaditud, kasutage selle nime muutmiseks. See on automatiseerimisel hädavajalik, et failil oleks enne töötlemist ühtne nimi.
9. Kuidas seleeniga küpsiseid ja hüpikaknaid käsitleda?
10. Kasutage seleeni ja et oodata hüpikakende või lahtiütluste laadimist ja seejärel nendega suhelda, kasutades näiteks elementide lokaatoreid või By.XPATH.
11. Mis vahe on ja ?
12. on kõrgetasemeline funktsioon, mis loeb andmeid DataFrame'i, kuid võib esineda XML-i probleeme. pakub madalama taseme liidest, et juhtida otse lehe tasemel andmete ekstraheerimist.
13. Kas on võimalik kontrollida, kas mu fail laaditakse õigesti?
14. Kasuta et kontrollida, kas fail on olemas ja laeb korralikult. Seadistage lihtsad testid, et kontrollida, kas andmed laaditakse ootuspäraselt, eriti mitmesse süsteemi juurutamisel.
15. Kuidas töödelda ainult osa Exceli failist?
16. Kasutage parameetreid ja sisse keskenduda konkreetsetele ridadele ja veergudele. See on kasulik ainult oluliste andmete laadimisel.
17. Kas ma saan töödeldud DataFrame'i eksportida CSV-faili?
18. Jah, pärast andmete laadimist ja töötlemist kasutage DataFrame'i salvestamiseks CSV-vormingus. Saate määrata selliseid sätteid nagu ja ühilduvuse huvides.
19. Milline on parim viis XML-i probleemide lahendamiseks Exceli failides?
20. Proovige faili lugeda otse, mis pakub tugevamat viisi XML-vigade käsitlemiseks. Kui vead püsivad, kaaluge faili koopia salvestamist .csv-vormingus ja seejärel selle töötlemist.
21. Kuidas saan toime tulla dünaamiliste elementide laadimisega seleeni veebilehel?
22. Kasutades Selenium võimaldab teil oodata elementide laadimist enne nendega suhtlemist. See tagab, et skript ei purune lehe ajastusprobleemide tõttu.

Automatiseerimise kaasamine Seleeniga ja hoolikas vigade käsitlemine võimaldab teil luua usaldusväärse ja korratava protsessi Exceli failide allalaadimiseks ja töötlemiseks. Pandade kasutamine koos OpenPyXL-iga koos varundusmeetoditega aitab XML-i probleemidest mööda minna, võimaldades andmeid importida, redigeerida ja eksportida isegi võimalike vormingu ebakõlade korral. 🖥️

Neid tehnikaid järgides säästate aega ja vähendate käsitsi vigade tõenäosust. Need strateegiad muudavad teie andmetöötluse sujuvamaks, vähendades katkestusi, eriti kui käsitlete faile kolmandate osapoolte allikatest. Nii saate tõrkeotsingu asemel keskenduda analüüsile. 📊