Pandas અને OpenPyXL સાથે એક્સેલ ફાઇલો વાંચતી વખતે ValueError ને હેન્ડલ કરવું

એક્સેલ ફાઇલોમાં XML પાર્સિંગ ભૂલોને Pandas અને OpenPyXL સાથે ઉકેલવી

એક્સેલ ફાઇલોમાં XML સ્ટ્રક્ચર સમસ્યાઓને હેન્ડલ કરવા માટે સેલેનિયમ અને પાંડા સાથે પાયથોનનો ઉપયોગ કરવો

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")

વૈકલ્પિક ઉકેલ: XML ભૂલો ટાળવા માટે સુસંગતતા મોડનો ઉપયોગ કરવો

જો પ્રારંભિક પદચ્છેદન નિષ્ફળ જાય તો આ અભિગમ સેકન્ડરી એક્સેલ ફોર્મેટને સાચવીને XML પર નિર્ભરતાને ઘટાડે છે.

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=',')

પર્યાવરણ સુસંગતતા માટે ટેસ્ટ સ્ક્રિપ્ટ

વિવિધ વાતાવરણમાં ફાઇલ વાંચન સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે એકમ પરીક્ષણો

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()

પાયથોનમાં એક્સેલ ફાઇલોની પ્રક્રિયા કરવા પરના સામાન્ય પ્રશ્નો

1. પાંડામાં એક્સેલ ફાઇલ વાંચવાથી વેલ્યુ એરર શા માટે થાય છે?
2. આ ભૂલ સામાન્ય રીતે ત્યારે થાય છે જ્યારે એક્સેલ ફાઇલમાં અમાન્ય XML અથવા બિન-માનક ફોર્મેટિંગ હોય છે. નો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કરો engine="openpyxl" માં પરિમાણ pd.read_excel અથવા OpenPyXL's load_workbook વધુ લવચીક અભિગમ માટે.
3. હું પાયથોનમાં એક્સેલ ફાઇલ ડાઉનલોડ કરવાનું સ્વચાલિત કેવી રીતે કરી શકું?
4. તમે ઉપયોગ કરી શકો છો Selenium વેબસાઇટ ખોલીને, ડાઉનલોડ બટન પર નેવિગેટ કરીને અને ફાઇલ હેન્ડલિંગને નિયંત્રિત કરવા માટે Chrome વિકલ્પો સેટ કરીને ડાઉનલોડને સ્વચાલિત કરવા માટે.
5. પાયથોનમાં ગ્લોબ મોડ્યુલ શું કરે છે?
6. glob પેટર્ન મેચિંગનો ઉપયોગ કરીને ડિરેક્ટરીમાં ફાઇલોને શોધવામાં મદદ કરે છે. આ અણધારી નામોવાળી ફાઇલો શોધવા માટે ઉપયોગી છે, ખાસ કરીને જ્યારે ફાઇલ ડાઉનલોડને સ્વચાલિત કરતી વખતે.
7. સેલેનિયમ સાથે ડાઉનલોડ કર્યા પછી હું ફાઇલોનું નામ કેવી રીતે બદલી શકું?
8. એકવાર ફાઇલ ડાઉનલોડ થઈ જાય, તેનો ઉપયોગ કરો os.rename તેનું નામ બદલવા માટે. પ્રક્રિયા કરતા પહેલા ફાઇલનું નામ સુસંગત છે તેની ખાતરી કરવા માટે ઓટોમેશનમાં આ જરૂરી છે.
9. સેલેનિયમ સાથે હું કૂકીઝ અને પોપ-અપ્સ કેવી રીતે હેન્ડલ કરી શકું?
10. સેલેનિયમનો ઉપયોગ કરો WebDriverWait અને ExpectedConditions પૉપ-અપ્સ અથવા અસ્વીકરણ લોડ થાય તેની રાહ જોવી અને પછી એલિમેન્ટ લોકેટરનો ઉપયોગ કરીને તેમની સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવી By.ID અથવા By.XPATH.
11. વચ્ચે શું તફાવત છે pd.read_excel અને openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel એક ઉચ્ચ-સ્તરનું કાર્ય છે જે ડેટાફ્રેમમાં ડેટા વાંચે છે પરંતુ XML સમસ્યાઓનો સામનો કરી શકે છે. openpyxl.load_workbook શીટ-સ્તરના ડેટા નિષ્કર્ષણને સીધા નિયંત્રિત કરવા માટે નીચલા-સ્તરના ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે.
13. શું મારી ફાઈલ યોગ્ય રીતે લોડ થાય છે તેની ચકાસણી કરવાની કોઈ રીત છે?
14. ઉપયોગ કરો unittest ફાઇલ અસ્તિત્વમાં છે અને યોગ્ય રીતે લોડ થાય છે કે કેમ તે તપાસવા માટે. અપેક્ષા મુજબ ડેટા લોડ થાય છે તે ચકાસવા માટે સરળ પરીક્ષણો સેટ કરો, ખાસ કરીને જ્યારે બહુવિધ સિસ્ટમો પર જમાવવામાં આવે ત્યારે.
15. હું એક્સેલ ફાઇલના માત્ર ભાગને કેવી રીતે પ્રક્રિયા કરી શકું?
16. પરિમાણોનો ઉપયોગ કરો skiprows અને usecols માં pd.read_excel ચોક્કસ પંક્તિઓ અને કૉલમ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે. આ ફક્ત આવશ્યક ડેટા લોડ કરવા માટે મદદરૂપ છે.
17. શું હું પ્રોસેસ્ડ ડેટાફ્રેમને CSV ફાઇલમાં નિકાસ કરી શકું?
18. હા, ડેટા લોડ અને પ્રોસેસ કર્યા પછી, ઉપયોગ કરો df.to_csv ડેટાફ્રેમને CSV તરીકે સાચવવા માટે. તમે જેવી સેટિંગ્સનો ઉલ્લેખ કરી શકો છો sep=";" અને encoding સુસંગતતા માટે.
19. એક્સેલ ફાઇલોમાં XML સમસ્યાઓને હેન્ડલ કરવાની શ્રેષ્ઠ રીત કઈ છે?
20. સાથે ફાઇલ વાંચવાનો પ્રયાસ કરો openpyxl સીધું, જે XML ભૂલોને હેન્ડલ કરવા માટે વધુ મજબૂત રીત પ્રદાન કરે છે. જો ભૂલો ચાલુ રહે છે, તો ફાઇલની નકલને .csv તરીકે સાચવવાનું અને ત્યાંથી તેની પ્રક્રિયા કરવાનું વિચારો.
21. સેલેનિયમમાં વેબપેજ પર ડાયનેમિક એલિમેન્ટ લોડિંગ સાથે હું કેવી રીતે વ્યવહાર કરી શકું?
22. ઉપયોગ કરીને WebDriverWait સેલેનિયમમાં તમને તત્વો સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરતા પહેલા લોડ થવાની રાહ જોવાની મંજૂરી આપે છે. આ ખાતરી કરે છે કે પૃષ્ઠ પર સમયની સમસ્યાઓને કારણે સ્ક્રિપ્ટ તૂટી નથી.

ઓટોમેશન અને એરર હેન્ડલિંગ સાથે સરળ ડેટા પ્રોસેસિંગની ખાતરી કરવી

સેલેનિયમ અને સાવચેતીપૂર્વકની ભૂલ હેન્ડલિંગ સાથે ઓટોમેશનનો સમાવેશ તમને એક્સેલ ફાઇલોને ડાઉનલોડ કરવા અને પ્રક્રિયા કરવા માટે વિશ્વસનીય અને પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયા બનાવવાની મંજૂરી આપે છે. બેકઅપ પદ્ધતિઓ સાથે OpenPyXL ની સાથે Pandas નો ઉપયોગ XML સમસ્યાઓને બાયપાસ કરવામાં મદદ કરે છે, સંભવિત ફોર્મેટિંગ અસંગતતાઓ સાથે પણ ડેટાને આયાત, સંપાદિત અને નિકાસ કરવાનું શક્ય બનાવે છે. 🖥️

આ તકનીકોને અનુસરીને, તમે સમય બચાવો છો અને મેન્યુઅલ ભૂલોની શક્યતા ઘટાડે છે. આ વ્યૂહરચનાઓ તમારા ડેટા હેન્ડલિંગને સરળ બનાવે છે, વિક્ષેપોને ઘટાડે છે, ખાસ કરીને જ્યારે તૃતીય-પક્ષ સ્રોતોમાંથી ફાઇલો સાથે કામ કરતી વખતે. આ રીતે, તમે મુશ્કેલીનિવારણને બદલે વિશ્લેષણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકો છો. 📊