Pandas と OpenPyXL で Excel ファイルを読み取るときの ValueError の処理

Python を使用した Excel ファイルのインポート エラーのトラブルシューティング

Web サイトから Excel ファイルをダウンロード、名前変更、処理するという日常的なタスクを自動化する Python スクリプトを作成したところだと想像してください。予想外に達成感が得られるまで、達成感を感じます。 ファイルをロードしようとすると表示されます openpyxlエンジンを使用します。

このようなエラーは、特に Excel では問題なくファイルが開くのに、Python では XML 関連のエラーがスローされる場合にイライラすることがあります。 😕 経験豊富な Python ユーザーならご存知のように、Excel ファイル内の一見小さな XML の不一致により、データ処理が中断されることがあります。ここで重要なのは、Python でこれらのファイルを確実に処理する方法を理解することです。

このガイドでは、まさにこの問題を解決する方法の実例を見て​​いきます。両方の潜在的な原因をカバーし、自動化されたファイル処理ワークフローが順調に進むように、簡単で段階的な解決策を提供します。

これらのトラブルシューティングのヒントに従うことで、コードを合理化し、この一般的な障害を回避できます。 Excel ファイルの XML エラーに対処し、データをスムーズに読み込む方法を詳しく見てみましょう。

指示	使用例
webdriver.ChromeOptions()	Selenium の Chrome 固有の設定を初期化し、ファイルのダウンロード場所の設定などのブラウザ環境のカスタマイズを可能にします。これは、ダウンロードされた Excel ファイルを自動化された方法で管理するこのスクリプトで重要です。
add_experimental_option("prefs", prefs)	ChromeOptions とともに使用して、実験的なブラウザ設定を定義します。特に、ファイルのダウンロード ディレクトリをカスタマイズする場合に便利で、ダウンロードのたびに手動で介入することを防ぎます。
glob(os.path.join(etf_path, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))	ワイルドカード パターンを使用してディレクトリ内のファイルを検索します。具体的には、「Fondszusammensetzung_Amundi」を含む動的名を持つダウンロードされた Excel ファイルを検索します。この場合、ファイルの検索と名前変更を一貫して行うために不可欠です。
WebDriverWait(driver, timeout)	特定の条件が満たされる (要素がクリック可能になるなど) まで一時停止するように Selenium に指示します。これにより、アクションを試行する前にページを完全に読み込むために不可欠なボタンや Cookie など、動的に読み込まれる要素との対話が可能になります。
EC.element_to_be_clickable((By.ID, element_id))	要素が対話可能であることを保証するための Selenium 条件。これは、免責事項やボタンなどの Web ページ要素がロードされるのを待ってから続行し、早まってクリックすることなく安定したスクリプトを実行するために非常に重要です。
pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')	openpyxl エンジンを使用して Excel ファイルを Pandas DataFrame に読み込みます。これにより .xlsx ファイルとの互換性が確保されますが、ファイルに無効な XML が含まれている場合、XML エラーに対して脆弱になります。このスクリプトはこれに対処します。
skiprows and skipfooter	ファイルの先頭または末尾の行をスキップする pd.read_excel の引数。これらは、この例ではファイルを正確に処理するために不可欠な無関係なヘッダーまたはフッターを無視することで、必要なデータのみに焦点を当てるのに役立ちます。
openpyxl.load_workbook(file_path)	pd.read_excel で問題が発生した場合の代替アプローチとして、Pandas をバイパスして Excel ワークブックを直接開きます。 XML エラーが原因で標準の読み取りコマンドが失敗した場合に、データにアクセスするためのバックアップ方法を提供します。
unittest.TestCase	ファイルの存在やデータフレームの読み込みなどの特定の機能が期待どおりに動作することを検証する単体テストを定義および実行するための構造。環境の互換性を確認し、ソリューションを検証するためにここで使用されます。

Python と Selenium を使用した Excel ファイルのダウンロードの自動化とトラブルシューティング

これらのスクリプトの主な目的は、Python を使用して Excel ファイルのダウンロード、名前変更、処理のプロセスを自動化することです。ワークフローは、Selenium を使用して Web ページに移動し、ファイルをダウンロードすることから始まります。セレンの これにより、プロンプトを表示せずにファイルをダウンロードするための設定を行うことができるため、ここでは重要です。ダウンロード ディレクトリを構成すると、スクリプトはポップアップでフローを中断することなく、意図した場所にファイルを自動的に保存します。このタイプの自動化は、繰り返しのタスクを最小限に抑えるため、毎日ファイルをダウンロードする必要があるデータ アナリストや Web スクレーパーにとって特に便利です。

ファイルがダウンロードされると、一連のチェックによって、ファイルが正しく保存され、一貫して名前を変更できることが確認されます。私たちが使用するのは、 これにより、完全な名前が予測できない場合でも、名前の一部でファイルを見つけることができます。たとえば、レポートの複数のバージョンが利用可能な場合、glob は「Fondszusammensetzung_Amundi」などの名前の一部を照合することでファイルを識別できます。この動的な識別と名前変更により、後でファイルを処理する際のエラーを防止し、データ パイプラインが毎回スムーズに実行されるようにします。これは、金融機関や政府ポータルから定期的に更新されるデータセットを扱う場合に特に役立ちます。

名前を変更した後、スクリプトはファイルを Pandas にロードします。 操作用。ただし、一部のファイルには、Pandas および OpenPyXL で読み込むときにエラーをスローする XML 形式の問題が含まれている場合があります。これに対処するために、スクリプトは二重メソッドのアプローチを使用します。デフォルトの読み込み方法が失敗した場合は、次のように切り替わります。 フォールバックとして Excel データを直接開いてアクセスします。このアプローチによりワークフローに回復力が追加され、最初の読み込み方法が失敗した場合でもデータ抽出を続行できるようになります。この種のバックアップ戦略は、常に完全にフォーマットされているとは限らないサードパーティのデータ ソースを操作する場合に特に役立ちます。

最後に、環境全体での信頼性を確保するために、以下を追加します。 ファイルのロードと名前変更のプロセスを検証します。これらのテストでは、Python の Unittest ライブラリを使用して、ファイルが正しくダウンロードされていることと、DataFrame がデータを正常にロードしていることを確認し、コードが期待どおりに動作することを確認します。これらのテストは、特にスクリプトを別のシステムに展開する場合や進行中のデータ操作の場合に信頼性をもたらします。これらの手順を自動化することで、当社のソリューションはスムーズなワークフローを可能にし、手動介入の必要性を排除し、信頼性の高いデータのダウンロードを必要とする専門家にとって理想的なソリューションとなります。 🖥️

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()

Excel ファイル用の Python での効率的なエラー処理とデータ処理

Excel ファイルに保存されたデータの処理と分析は、特に金融、データ サイエンス、市場分析などの分野では一般的なタスクです。ただし、Excel ファイルを Python にインポートすると、特に作業する場合に特有の課題が生じる可能性があります。 そして 。繰り返し発生する問題の 1 つは、ファイル内に埋め込まれた無効な書式設定またはスタイルシートによって発生する XML 関連のエラーです。従来のファイル エラーとは異なり、これらの XML エラーは検出が困難です。多くの場合、ファイルは Excel では問題なく開くことができますが、プログラムで読み取ると問題が発生します。 「openpyxl」などの Pandas で正しいファイル エンジンを設定するなどのアプローチを使用すると、互換性の問題の一部に対処できますが、より柔軟なソリューションが必要な場合もあります。

XML エラーが継続する場合の代替アプローチには、OpenPyXL を直接操作するか、エラー捕捉メカニズムをセットアップすることが含まれます。 OpenPyXL を直接使用すると、ファイルのすべての側面を解析する必要がなく、シートの読み取りとデータ抽出をより詳細に制御できます。たとえば、OpenPyXL を使用してワークブックを直接ロードします。 メソッドを使用し、セルごとに読み取ることで、書式設定の問題を回避できます。この方法は時間がかかる可能性がありますが、必要なデータを取得しながら XML エラーを防ぐことができます。これは、さまざまなアプリケーションによって生成された複数のバージョンのファイルまたは Excel ワークブックを扱う場合に優れたソリューションです。

フォールバック アプローチの追加は、自動化されたワークフローで特に役立ちます。 Selenium スクリプトを設定してダウンロード プロセスを自動化すると、特にオンライン ソースから頻繁に更新されるデータを扱う場合に、ワークフローがさらに強化されます。エラー処理技術、再試行メカニズム、および代替のファイル処理方法を組み合わせることで、信頼性が高くエラーに強いデータ抽出パイプラインを提供できます。最終的に、これらの手法に投資することで時間が節約され、手動介入の必要性が減り、アナリストはデータを分析するのではなく、データの解釈に集中できるようになります。 📊

1. Pandas で Excel ファイルを読み取ると ValueError が発生するのはなぜですか?
2. このエラーは通常、Excel ファイルに無効な XML または非標準の書式が含まれている場合に発生します。を使ってみてください パラメータの または OpenPyXL の より柔軟なアプローチを実現します。
3. Python で Excel ファイルのダウンロードを自動化するにはどうすればよいですか?
4. 使用できます Web サイトを開いてダウンロード ボタンに移動し、ファイル処理を制御する Chrome オプションを設定することでダウンロードを自動化します。
5. Python の glob モジュールは何をするのでしょうか?
6. パターン マッチングを使用してディレクトリ内のファイルを見つけるのに役立ちます。これは、特にファイルのダウンロードを自動化する場合に、予測できない名前のファイルを見つけるのに役立ちます。
7. Selenium でダウンロードした後にファイルの名前を変更するにはどうすればよいですか?
8. ファイルをダウンロードしたら、使用します 名前を変更します。これは、処理前にファイルの名前が一貫していることを確認するために自動化において不可欠です。
9. Selenium で Cookie とポップアップを処理するにはどうすればよいですか?
10. セレンを使用する そして ポップアップまたは免責事項が読み込まれるのを待ってから、次のような要素ロケーターを使用してそれらを操作します。 または By.XPATH。
11. 違いは何ですか そして ?
12. はデータを DataFrame に読み取る高レベル関数ですが、XML の問題が発生する可能性があります。 シートレベルのデータ抽出を直接制御するための下位レベルのインターフェイスを提供します。
13. ファイルが正しく読み込まれるかどうかを検証する方法はありますか?
14. 使用 ファイルが存在し、正しく読み込まれるかどうかを確認します。簡単なテストを設定して、特に複数のシステムに展開する場合に、データが期待どおりに読み込まれることを確認します。
15. Excel ファイルの一部だけを処理するにはどうすればよいですか?
16. パラメータを使用する そして で 特定の行と列に焦点を当てることができます。これは、重要なデータのみをロードする場合に役立ちます。
17. 処理したDataFrameをCSVファイルにエクスポートできますか?
18. はい、データをロードして処理した後、使用します データフレームを CSV として保存します。次のような設定を指定できます そして 互換性のため。
19. Excel ファイル内の XML の問題を処理する最善の方法は何ですか?
20. ファイルを読んでみてください これにより、XML エラーを処理するためのより堅牢な方法が提供されます。エラーが解決しない場合は、ファイルのコピーを .csv として保存し、そこから処理することを検討してください。
21. Selenium で Web ページに読み込まれる動的要素に対処するにはどうすればよいですか?
22. 使用する Selenium では、要素と対話する前に要素が読み込まれるのを待つことができます。これにより、ページ上のタイミングの問題によってスクリプトが中断されることがなくなります。

Selenium による自動化と慎重なエラー処理を組み込むことで、Excel ファイルをダウンロードして処理するための信頼性が高く反復可能なプロセスを作成できます。 Pandas を OpenPyXL と併用してバックアップ メソッドを使用すると、XML の問題を回避できるため、形式の不一致が発生する可能性がある場合でもデータのインポート、編集、エクスポートが可能になります。 🖥️

これらのテクニックに従うことで、時間を節約し、手動エラーの可能性を減らします。これらの戦略により、データ処理がよりスムーズになり、特にサードパーティ ソースからのファイルを処理する場合の中断が最小限に抑えられます。こうすることで、トラブルシューティングではなく分析に集中できます。 📊