Menangani ValueError Saat Membaca File Excel dengan Pandas dan OpenPyXL

Mengatasi Kesalahan Parsing XML pada File Excel dengan Pandas dan OpenPyXL

Menggunakan Python dengan Selenium dan Pandas untuk menangani masalah struktur XML di file 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")

Solusi Alternatif: Menggunakan Mode Kompatibilitas untuk Menghindari Kesalahan XML

Pendekatan ini meminimalkan ketergantungan pada XML dengan menyimpan format Excel sekunder jika penguraian awal gagal.

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=',')

Skrip Uji untuk Kompatibilitas Lingkungan

Tes unit untuk memastikan kompatibilitas pembacaan file di lingkungan yang berbeda

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()

Pertanyaan Umum tentang Pemrosesan File Excel dengan Python

1. Mengapa membaca file Excel di Pandas menyebabkan ValueError?
2. Kesalahan ini biasanya muncul ketika file Excel berisi XML yang tidak valid atau format tidak standar. Coba gunakan engine="openpyxl" parameter di pd.read_excel atau OpenPyXL load_workbook untuk pendekatan yang lebih fleksibel.
3. Bagaimana saya bisa mengotomatiskan pengunduhan file Excel dengan Python?
4. Anda dapat menggunakan Selenium untuk mengotomatiskan pengunduhan dengan membuka situs web, menavigasi ke tombol unduh, dan menyetel opsi Chrome untuk mengontrol penanganan file.
5. Apa yang dilakukan modul glob dengan Python?
6. glob membantu menemukan file dalam direktori menggunakan pencocokan pola. Ini berguna untuk menemukan file dengan nama yang tidak dapat diprediksi, terutama saat mengotomatiskan pengunduhan file.
7. Bagaimana cara mengganti nama file setelah diunduh dengan Selenium?
8. Setelah file diunduh, gunakan os.rename untuk mengubah namanya. Hal ini penting dalam otomatisasi untuk memastikan file memiliki nama yang konsisten sebelum diproses.
9. Bagaimana cara menangani cookie dan pop-up dengan Selenium?
10. Gunakan Selenium WebDriverWait Dan ExpectedConditions untuk menunggu pop-up atau penafian dimuat, lalu berinteraksi dengannya menggunakan pencari elemen seperti By.ID atau By.XPATH.
11. Apa perbedaan antara pd.read_excel Dan openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel adalah fungsi tingkat tinggi yang membaca data ke dalam DataFrame tetapi mungkin mengalami masalah XML. openpyxl.load_workbook menyediakan antarmuka tingkat rendah untuk mengontrol ekstraksi data tingkat lembar secara langsung.
13. Apakah ada cara untuk memvalidasi apakah file saya dimuat dengan benar?
14. Menggunakan unittest untuk memeriksa apakah file tersebut ada dan dimuat dengan benar. Siapkan pengujian sederhana untuk memverifikasi bahwa data dimuat seperti yang diharapkan, terutama saat diterapkan ke beberapa sistem.
15. Bagaimana cara saya memproses hanya sebagian dari file Excel?
16. Gunakan parameternya skiprows Dan usecols di dalam pd.read_excel untuk fokus pada baris dan kolom tertentu. Ini berguna untuk memuat hanya data penting.
17. Bisakah saya mengekspor DataFrame yang telah diproses ke file CSV?
18. Ya, setelah memuat dan memproses data, gunakan df.to_csv untuk menyimpan DataFrame sebagai CSV. Anda dapat menentukan pengaturan seperti sep=";" Dan encoding untuk kompatibilitas.
19. Apa cara terbaik untuk menangani masalah XML di file Excel?
20. Coba baca file dengan openpyxl secara langsung, yang menawarkan cara yang lebih tangguh untuk menangani kesalahan XML. Jika kesalahan masih terjadi, pertimbangkan untuk menyimpan salinan file sebagai .csv dan memprosesnya dari sana.
21. Bagaimana saya bisa menangani pemuatan elemen dinamis pada halaman web di Selenium?
22. Menggunakan WebDriverWait di Selenium memungkinkan Anda menunggu elemen dimuat sebelum berinteraksi dengannya. Hal ini memastikan skrip tidak rusak karena masalah waktu pada halaman.

Memastikan Kelancaran Pemrosesan Data dengan Otomatisasi dan Penanganan Kesalahan

Menggabungkan otomatisasi dengan Selenium dan penanganan kesalahan yang cermat memungkinkan Anda membuat proses yang andal dan berulang untuk mengunduh dan memproses file Excel. Menggunakan Pandas bersama OpenPyXL dengan metode pencadangan membantu mengatasi masalah XML, sehingga memungkinkan untuk mengimpor, mengedit, dan mengekspor data bahkan dengan potensi ketidakkonsistenan format. 🖥️

Dengan mengikuti teknik ini, Anda menghemat waktu dan mengurangi kemungkinan kesalahan manual. Strategi ini membuat penanganan data Anda lebih lancar, meminimalkan gangguan, terutama saat menangani file dari sumber pihak ketiga. Dengan cara ini, Anda dapat fokus pada analisis, bukan pemecahan masalah. 📊