ValueErrorin käsittely luettaessa Excel-tiedostoja Pandas- ja OpenPyXL-ohjelmilla

Excel-tiedoston tuontivirheiden vianmääritys Pythonilla

Kuvittele, että olet juuri kirjoittanut Python-komentosarjan päivittäisen tehtävän automatisoimiseksi – Excel-tiedoston lataamisen, uudelleennimeämisen ja käsittelyn verkkosivustolta. Tunnet olevasi saavutettu, kunnes yllättäen a tulee näkyviin, kun yrität ladata tiedoston a käyttämällä openpyxl-moottoria.

Tällaiset virheet voivat tuntua turhauttavilta, varsinkin jos tiedosto avautuu ilman ongelmia Excelissä, mutta aiheuttaa XML-virheitä Pythonissa. 😕 Kuten kokeneet Python-käyttäjät tietävät, näennäisesti pienet XML-erot Excel-tiedostoissa voivat joskus häiritä tietojen käsittelyä. Tärkeintä tässä on selvittää, kuinka Python saadaan käsittelemään näitä tiedostoja luotettavasti.

Tässä oppaassa tutkimme tosielämän esimerkkiä tämän ongelman ratkaisemisesta. Käsittelemme molemmat mahdolliset syyt ja tarjoamme helppoja, vaiheittaisia ​​ratkaisuja varmistaaksemme, että automaattinen tiedostojenkäsittelytyösi pysyy oikeilla jäljillä.

Seuraamalla näitä vianetsintävinkkejä voit virtaviivaistaa koodiasi ja välttää tämän yleisen esteen. Sukellaanpa siihen, miten voit korjata Excel-tiedostojen XML-virheitä ja saada tietosi latautumaan sujuvasti!

Komento	Käyttöesimerkki
webdriver.ChromeOptions()	Alustaa Chrome-kohtaiset asetukset Seleniumille, mikä mahdollistaa selainympäristön mukauttamisen, kuten tiedostojen lataussijainnin asettamisen, mikä on ratkaisevan tärkeää tässä skriptissä ladattujen Excel-tiedostojen hallinnassa automaattisesti.
add_experimental_option("prefs", prefs)	Käytetään ChromeOptionsin kanssa kokeellisten selainasetusten määrittämiseen, erityisen hyödyllinen tässä tiedostojen lataushakemiston mukauttamiseen, mikä estää manuaalisen toiminnan jokaisen latauksen jälkeen.
glob(os.path.join(etf_path, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))	Etsii tiedostoja hakemistosta jokerimerkkikuvioiden avulla ja etsii erityisesti ladattua Excel-tiedostoa, jonka dynaaminen nimi sisältää "Fondszusammensetzung_Amundi". Tärkeää tässä tapauksessa tiedoston paikantamiseksi ja uudelleennimeämiseksi johdonmukaisesti.
WebDriverWait(driver, timeout)	Neuvoo Seleniumia keskeyttämään, kunnes tietyt ehdot täyttyvät (esim. elementtejä voidaan napsauttaa), mikä mahdollistaa vuorovaikutuksen dynaamisesti ladattujen elementtien, kuten painikkeiden ja evästeiden, kanssa, mikä on välttämätöntä sivun lataamiseksi kokonaan ennen toimien yrittämistä.
EC.element_to_be_clickable((By.ID, element_id))	Seleeniehto sen varmistamiseksi, että elementti on vuorovaikutuksessa. Tämä on erittäin tärkeää, jotta verkkosivun elementit, kuten vastuuvapauslausekkeet tai painikkeet, latautuvat odottamaan ennen jatkamista. Näin varmistetaan vakaa komentosarjan suorittaminen ilman ennenaikaisia ​​napsautuksia.
pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')	Lukee Excel-tiedoston Pandas DataFrameen käyttämällä openpyxl-moottoria. Tämä mahdollistaa yhteensopivuuden .xlsx-tiedostojen kanssa, mutta on alttiina XML-virheille, jos tiedosto sisältää virheellisen XML:n, jonka tämä komentosarja käsittelee.
skiprows and skipfooter	Pd.read_excel-argumentit, jotka ohittavat rivit tiedoston alussa tai lopussa. Ne auttavat keskittymään vain välttämättömiin tietoihin jättämällä huomiotta ylimääräiset ylä- tai alatunnisteet, jotka ovat tässä esimerkissä tärkeitä tiedoston tarkan käsittelyn kannalta.
openpyxl.load_workbook(file_path)	Avaa Excel-työkirjan suoraan Pandat ohittaen vaihtoehtoisena tapana, jos pd.read_excel kohtaa ongelmia. Tarjoaa varmuuskopiomenetelmän tietojen käyttämiseen, kun standardilukukomennot epäonnistuvat XML-virheiden vuoksi.
unittest.TestCase	Rakenne yksikkötestien määrittämiseen ja suorittamiseen sen varmistamiseksi, että tietyt toiminnot, kuten tiedoston olemassaolo ja DataFrame-lataus, toimivat odotetulla tavalla. Käytetään tässä vahvistamaan ympäristön yhteensopivuus ja validoimaan ratkaisut.

Excel-tiedostojen latausten automatisointi ja vianmääritys Pythonilla ja Seleniumilla

Näiden komentosarjojen ensisijainen tavoite on automatisoida Excel-tiedoston lataus-, uudelleennimeämis- ja käsittelyprosessi Pythonilla. Työnkulku alkaa seleenin avulla navigoimaan verkkosivulla ja lataamaan tiedosto. Seleeniä ovat tässä välttämättömiä, koska niiden avulla voimme asettaa asetukset tiedostojen lataamiselle ilman kehotteita. Kun määrität lataushakemiston, komentosarja tallentaa tiedoston automaattisesti aiottuun paikkaan keskeyttämättä kulkua ponnahdusikkunoilla. Tämäntyyppinen automaatio on erityisen hyödyllinen data-analyytikoille tai web-kaapimille, joiden on ladattava tiedostoja päivittäin, koska se minimoi toistuvien tehtävien määrän.

Kun tiedosto on ladattu, joukko tarkistuksia varmistaa, että se on tallennettu oikein ja että se voidaan nimetä uudelleen johdonmukaisesti. Käytämme moduuli täällä, jonka avulla voimme paikantaa tiedoston sen osittaisen nimen perusteella, vaikka koko nimeä ei voi ennustaa. Jos raportista on esimerkiksi saatavilla useita versioita, glob voi tunnistaa tiedoston yhdistämällä osan sen nimestä, kuten "Fondszusammensetzung_Amundi". Tämä dynaaminen tunnistus ja uudelleennimeäminen auttavat estämään virheet tiedoston myöhemmän käsittelyn aikana ja varmistavat, että dataputki toimii sujuvasti joka kerta. Tämä on erityisen arvokasta silloin, kun käsitellään säännöllisesti päivitettyjä tietojoukkoja rahoituslaitoksilta tai valtion portaaleista.

Uudelleennimeämisen jälkeen komentosarja lataa tiedoston Pandasiin manipulointia varten. Jotkut tiedostot voivat kuitenkin sisältää XML-muotoiluongelmia, jotka aiheuttavat virheitä latautuessaan Pandasin ja OpenPyXL:n kanssa. Tämän ratkaisemiseksi skripti käyttää kaksoismenetelmää. Jos oletuslataustapa epäonnistuu, se vaihtuu Voit avata ja käyttää Excel-tietoja suoraan varavaihtoehtona. Tämä lähestymistapa lisää työnkulun joustavuutta ja varmistaa, että tietojen poimiminen voi jatkua, vaikka alkuperäinen latausmenetelmä epäonnistuu. Tällainen varmuuskopiointistrategia on erityisen hyödyllinen käytettäessä kolmannen osapuolen tietolähteitä, jotka eivät aina ole täysin muotoiltuja.

Lopuksi lisäämme luotettavuuden kaikissa ympäristöissä vahvistaaksesi tiedostojen lataus- ja uudelleennimeämisprosessit. Pythonin unittest-kirjaston avulla nämä testit tarkistavat, että tiedosto on ladattu oikein ja että DataFrame lataa tiedot onnistuneesti, mikä varmistaa, että koodi toimii odotetulla tavalla. Nämä testit antavat luottamusta varsinkin käytettäessä komentosarjaa eri järjestelmissä tai käynnissä oleviin tietotoimintoihin. Automatisoimalla nämä vaiheet ratkaisumme mahdollistaa sujuvan työnkulun ja poistaa manuaalisen toiminnan tarpeen, joten se on ihanteellinen ammattilaisille, jotka tarvitsevat luotettavia tiedonlatauksia. 🖥️

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()

Tehokas virheiden käsittely ja tietojenkäsittely Pythonissa Excel-tiedostoille

Excel-tiedostoihin tallennettujen tietojen käsittely ja analysointi on yleistä erityisesti rahoituksen, datatieteen ja markkina-analyysin aloilla. Excel-tiedostojen tuominen Pythoniin voi kuitenkin aiheuttaa erityisiä haasteita, erityisesti työskenneltäessä ja . Yksi toistuva ongelma ovat XML-virheet, jotka johtuvat virheellisestä muotoilusta tai tiedostoon upotetuista tyylitaulukoista. Toisin kuin perinteinen tiedostovirhe, näitä XML-virheitä on vaikea havaita, koska tiedosto avautuu usein hyvin Excelissä, mutta aiheuttaa ongelmia ohjelmallisesti luettaessa. Käyttämällä lähestymistapoja, kuten oikean tiedostomoottorin asettaminen Pandasissa, kuten "openpyxl", voidaan ratkaista joitain yhteensopivuusongelmia, mutta toisinaan tarvitaan joustavampi ratkaisu.

Tapauksissa, joissa XML-virheet jatkuvat, vaihtoehtoinen tapa on työskennellä suoraan OpenPyXL:n kanssa tai määrittää virheenhakumekanismit. Suoraan OpenPyXL:n käyttö mahdollistaa arkkien lukemisen ja tietojen poiminta paremman hallinnan ilman, että sinun tarvitsee jäsentää kaikkia tiedoston ominaisuuksia. Esimerkiksi työkirjan lataaminen suoraan OpenPyXL:llä menetelmän ja solukohtaisen lukemisen avulla voit ohittaa muotoiluongelmat. Tämä lähestymistapa voi olla hitaampi, mutta se voi auttaa estämään XML-virheet samalla, kun vaaditut tiedot noudetaan. Se on erinomainen ratkaisu käsiteltäessä useita tiedostoversioita tai eri sovellusten luomia Excel-työkirjoja.

Varalähestymistavan lisääminen on erityisen hyödyllistä automatisoiduissa työnkuluissa. Selenium-komentosarjojen määrittäminen latausprosessin automatisoimiseksi parantaa entisestään työnkulkua, varsinkin kun käsitellään usein päivittyviä tietoja online-lähteistä. Virheenkäsittelytekniikoiden, uudelleenyritysmekanismien ja vaihtoehtoisten tiedostojen käsittelymenetelmien yhdistelmä voi tarjota erittäin luotettavan ja virheettömän putkilinjan tietojen poimimiseen. Viime kädessä näihin tekniikoihin investoiminen säästää aikaa ja vähentää manuaalisten toimenpiteiden tarvetta, jolloin analyytikot voivat keskittyä tietojen tulkitsemiseen sen kiistan sijaan. 📊

1. Miksi Excel-tiedoston lukeminen Pandasissa aiheuttaa ValueErrorin?
2. Tämä virhe ilmenee yleensä, kun Excel-tiedosto sisältää virheellistä XML-muotoa tai epästandardia muotoilua. Kokeile käyttää parametri sisään tai OpenPyXL:n joustavampaa lähestymistapaa varten.
3. Kuinka voin automatisoida Excel-tiedoston lataamisen Pythonissa?
4. Voit käyttää automatisoidaksesi latauksen avaamalla verkkosivuston, siirtymällä latauspainikkeeseen ja asettamalla Chromen asetukset ohjaamaan tiedostojen käsittelyä.
5. Mitä glob-moduuli tekee Pythonissa?
6. auttaa paikantamaan tiedostoja hakemistosta käyttämällä kuvioiden täsmäämistä. Tämä on hyödyllistä etsittäessä tiedostoja, joilla on arvaamattomia nimiä, varsinkin kun tiedostojen lataus automatisoidaan.
7. Kuinka voin nimetä tiedostoja uudelleen Selenium-latauksen jälkeen?
8. Kun tiedosto on ladattu, käytä vaihtamaan sen nimeä. Tämä on välttämätöntä automaatiossa, jotta tiedostolla on johdonmukainen nimi ennen käsittelyä.
9. Kuinka käsittelen evästeitä ja ponnahdusikkunoita seleenin kanssa?
10. Käytä seleeniä ja odottaa ponnahdusikkunoiden tai vastuuvapauslausekkeiden latautumista ja olla sitten vuorovaikutuksessa niiden kanssa elementin paikantimien avulla, kuten tai By.XPATH.
11. Mitä eroa on ja ?
12. on korkean tason toiminto, joka lukee tietoja DataFrame-kehykseen, mutta saattaa kohdata XML-ongelmia. tarjoaa alemman tason käyttöliittymän suoraan arkkitason tiedonpoiston ohjaamiseen.
13. Onko olemassa tapaa tarkistaa, latautuuko tiedosto oikein?
14. Käyttää tarkistaaksesi, onko tiedosto olemassa ja latautuuko se oikein. Määritä yksinkertaisia ​​testejä varmistaaksesi, että tiedot latautuvat odotetulla tavalla, etenkin kun niitä otetaan käyttöön useissa järjestelmissä.
15. Kuinka käsittelen vain osan Excel-tiedostosta?
16. Käytä parametreja ja sisään keskittyä tiettyihin riveihin ja sarakkeisiin. Tästä on hyötyä vain tärkeiden tietojen lataamiseen.
17. Voinko viedä käsitellyn DataFramen CSV-tiedostoon?
18. Kyllä, käytä tietojen lataamisen ja käsittelyn jälkeen tallentaaksesi DataFramen CSV-tiedostona. Voit määrittää asetukset esim ja yhteensopivuuden vuoksi.
19. Mikä on paras tapa käsitellä XML-ongelmia Excel-tiedostoissa?
20. Yritä lukea tiedosto ko suoraan, mikä tarjoaa tehokkaamman tavan käsitellä XML-virheitä. Jos virheet jatkuvat, harkitse tiedoston kopion tallentamista .csv-muodossa ja sen käsittelemistä sieltä.
21. Kuinka voin käsitellä dynaamisten elementtien latautumista verkkosivulla Seleniumissa?
22. Käyttämällä Seleniumissa voit odottaa elementtien latautumista ennen vuorovaikutusta niiden kanssa. Tämä varmistaa, että skripti ei katkea sivun ajoitusongelmien vuoksi.

Automaatio Seleeniin ja huolellinen virheiden käsittely mahdollistavat luotettavan ja toistettavan prosessin Excel-tiedostojen lataamiseen ja käsittelyyn. Pandan käyttäminen yhdessä OpenPyXL:n kanssa varmuuskopiointimenetelmien kanssa auttaa ohittamaan XML-ongelmat, mikä mahdollistaa tietojen tuomisen, muokkaamisen ja viennin, vaikka muotoilussa olisi epäjohdonmukaisuuksia. 🖥️

Noudattamalla näitä tekniikoita säästät aikaa ja vähennät manuaalisten virheiden mahdollisuuksia. Nämä strategiat tekevät tietojenkäsittelystäsi sujuvampaa ja minimoivat keskeytykset, erityisesti käsiteltäessä tiedostoja kolmannen osapuolen lähteistä. Tällä tavalla voit keskittyä analysointiin vianmäärityksen sijaan. 📊