ValueError kezelése Excel-fájlok olvasásakor Pandas és OpenPyXL használatával

XML-elemzési hibák megoldása Excel-fájlokban Pandas és OpenPyXL segítségével

Python használata Seleniummal és Pandával az XML-szerkezeti problémák kezelésére Excel-fájlokban

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")

Alternatív megoldás: Kompatibilitási mód használata az XML-hibák elkerülésére

Ez a megközelítés minimálisra csökkenti az XML-től való függőséget egy másodlagos Excel formátum mentésével, ha a kezdeti elemzés sikertelen.

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=',')

Tesztszkript a környezeti kompatibilitáshoz

Egységtesztek a fájlolvasási kompatibilitás biztosítására különböző környezetekben

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()

Gyakori kérdések az Excel-fájlok Pythonban való feldolgozásával kapcsolatban

1. Miért okoz egy Excel-fájl olvasása Pandasban ValueError-t?
2. Ez a hiba általában akkor fordul elő, ha az Excel fájl érvénytelen XML-t vagy nem szabványos formázást tartalmaz. Próbálja meg használni a engine="openpyxl" paraméter be pd.read_excel vagy OpenPyXL load_workbook rugalmasabb megközelítés érdekében.
3. Hogyan automatizálhatom az Excel fájl letöltését a Pythonban?
4. Használhatod Selenium a letöltés automatizálásához a webhely megnyitásával, a letöltés gomb megnyomásával, és a Chrome fájlkezelési beállítások megadásával.
5. Mit csinál a glob modul a Pythonban?
6. glob mintaillesztés segítségével segít megtalálni a fájlokat egy könyvtárban. Ez hasznos a kiszámíthatatlan nevű fájlok megtalálásához, különösen a fájlletöltések automatizálása során.
7. Hogyan nevezhetem át a fájlokat a Selenium segítségével történő letöltés után?
8. A fájl letöltése után használja os.rename megváltoztatni a nevét. Ez elengedhetetlen az automatizálásban, hogy a fájl neve konzisztens legyen a feldolgozás előtt.
9. Hogyan kezelhetem a cookie-kat és az előugró ablakokat a Selenium használatával?
10. Használjon szelént WebDriverWait és ExpectedConditions megvárni, amíg betöltődnek az előugró ablakok vagy a felelősségkizárások, majd interakcióba léphet velük elemkeresők, például By.ID vagy By.XPATH.
11. mi a különbség között pd.read_excel és openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel egy magas szintű funkció, amely adatokat olvas be egy DataFrame-be, de XML-problémákba ütközhet. openpyxl.load_workbook alacsonyabb szintű interfészt biztosít a lapszintű adatkinyerés közvetlen vezérléséhez.
13. Van mód annak ellenőrzésére, hogy a fájlom megfelelően betöltődik-e?
14. Használat unittest ellenőrizni, hogy a fájl létezik-e és megfelelően betöltődik-e. Állítson be egyszerű teszteket annak ellenőrzésére, hogy az adatok a várt módon töltődnek-e be, különösen több rendszerre történő telepítés esetén.
15. Hogyan dolgozhatom fel egy Excel-fájlnak csak egy részét?
16. Használja a paramétereket skiprows és usecols be pd.read_excel meghatározott sorokra és oszlopokra összpontosítani. Ez akkor hasznos, ha csak a lényeges adatokat tölti be.
17. Exportálhatom a feldolgozott DataFrame-et CSV-fájlba?
18. Igen, az adatok betöltése és feldolgozása után használja df.to_csv a DataFrame CSV formátumban történő mentéséhez. Megadhat olyan beállításokat, mint pl sep=";" és encoding a kompatibilitás érdekében.
19. Mi a legjobb módja az XML-problémák kezelésére az Excel-fájlokban?
20. Próbálja meg elolvasni a fájlt openpyxl közvetlenül, ami robusztusabb módot kínál az XML hibák kezelésére. Ha a hibák továbbra is fennállnak, fontolja meg a fájl másolatának mentését .csv formátumban, és onnan dolgozza fel.
21. Hogyan kezelhetem a dinamikus elembetöltést egy weboldalon a Seleniumban?
22. Használata WebDriverWait a Seleniumban lehetővé teszi, hogy megvárja, amíg az elemek betöltődnek, mielőtt interakcióba lépne velük. Ez biztosítja, hogy a szkript ne törjön meg az oldalon előforduló időzítési problémák miatt.

Zökkenőmentes adatfeldolgozás biztosítása automatizálással és hibakezeléssel

A Selenium automatizálásának és a gondos hibakezelésnek köszönhetően megbízható és megismételhető folyamatot hozhat létre az Excel fájlok letöltéséhez és feldolgozásához. A Pandas és az OpenPyXL biztonsági mentési módszerekkel történő használata segít megkerülni az XML-problémákat, lehetővé téve az adatok importálását, szerkesztését és exportálását, még az esetleges formázási inkonzisztenciák esetén is. 🖥️

Ha követi ezeket a technikákat, időt takarít meg, és csökkenti a kézi hibák esélyét. Ezek a stratégiák gördülékenyebbé teszik az adatkezelést, és minimálisra csökkentik a megszakításokat, különösen harmadik féltől származó fájlok kezelésekor. Így a hibaelhárítás helyett az elemzésre koncentrálhat. 📊