Pandas 및 OpenPyXL로 Excel 파일을 읽을 때 ValueError 처리하기

Pandas 및 OpenPyXL을 사용하여 Excel 파일의 XML 구문 분석 오류 해결

Python과 Selenium 및 Pandas를 사용하여 Excel 파일의 XML 구조 문제 처리

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")

대체 솔루션: 호환성 모드를 사용하여 XML 오류 방지

이 접근 방식은 초기 구문 분석이 실패할 경우 보조 Excel 형식을 저장하여 XML에 대한 종속성을 최소화합니다.

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=',')

환경 호환성 테스트 스크립트

다양한 환경에서 파일 읽기 호환성을 보장하기 위한 단위 테스트

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()

Python에서 Excel 파일 처리에 대한 일반적인 질문

1. Pandas에서 Excel 파일을 읽으면 ValueError가 발생하는 이유는 무엇입니까?
2. 이 오류는 일반적으로 Excel 파일에 잘못된 XML 또는 비표준 형식이 포함되어 있을 때 발생합니다. 사용해 보세요 engine="openpyxl" 매개변수 pd.read_excel 또는 OpenPyXL의 load_workbook 보다 유연한 접근 방식을 위해.
3. Python에서 Excel 파일 다운로드를 자동화하려면 어떻게 해야 합니까?
4. 당신은 사용할 수 있습니다 Selenium 웹사이트를 열고, 다운로드 버튼으로 이동하고, 파일 처리를 제어하기 위한 Chrome 옵션을 설정하여 다운로드를 자동화합니다.
5. Python에서 glob 모듈은 무엇을 합니까?
6. glob 패턴 일치를 사용하여 디렉터리에서 파일을 찾는 데 도움이 됩니다. 이는 특히 파일 다운로드를 자동화할 때 예측할 수 없는 이름을 가진 파일을 찾는 데 유용합니다.
7. Selenium으로 다운로드한 후 파일 이름을 어떻게 바꿀 수 있나요?
8. 파일을 다운로드한 후 사용하세요. os.rename 이름을 바꾸려고요. 이는 처리하기 전에 파일 이름이 일관되게 유지되도록 자동화하는 데 필수적입니다.
9. Selenium으로 쿠키와 팝업을 어떻게 처리합니까?
10. 셀레늄을 사용하세요 WebDriverWait 그리고 ExpectedConditions 팝업이나 고지 사항이 로드될 때까지 기다린 다음 다음과 같은 요소 로케이터를 사용하여 상호 작용합니다. By.ID 또는 By.XPATH.
11. 차이점은 무엇 입니까? pd.read_excel 그리고 openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel DataFrame으로 데이터를 읽는 고급 함수이지만 XML 문제가 발생할 수 있습니다. openpyxl.load_workbook 시트 수준 데이터 추출을 직접 제어할 수 있는 하위 수준 인터페이스를 제공합니다.
13. 내 파일이 올바르게 로드되는지 확인할 수 있는 방법이 있나요?
14. 사용 unittest 파일이 존재하고 제대로 로드되는지 확인합니다. 특히 여러 시스템에 배포할 때 데이터가 예상대로 로드되는지 확인하기 위해 간단한 테스트를 설정합니다.
15. Excel 파일의 일부만 처리하려면 어떻게 해야 하나요?
16. 매개변수 사용 skiprows 그리고 usecols ~에 pd.read_excel 특정 행과 열에 집중합니다. 이는 필수 데이터만 로드하는 데 유용합니다.
17. 처리된 DataFrame을 CSV 파일로 내보낼 수 있나요?
18. 예, 데이터를 로드하고 처리한 후 사용하세요. df.to_csv DataFrame을 CSV로 저장합니다. 다음과 같은 설정을 지정할 수 있습니다. sep=";" 그리고 encoding 호환성을 위해.
19. Excel 파일의 XML 문제를 처리하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
20. 다음을 사용하여 파일을 읽어보세요. openpyxl 이는 XML 오류를 처리하는 보다 강력한 방법을 제공합니다. 오류가 지속되면 파일 복사본을 .csv로 저장하고 거기에서 처리하는 것이 좋습니다.
21. Selenium의 웹페이지에서 동적 요소 로딩을 어떻게 처리할 수 있나요?
22. 사용 WebDriverWait Selenium에서는 요소와 상호작용하기 전에 요소가 로드될 때까지 기다릴 수 있습니다. 이렇게 하면 페이지의 타이밍 문제로 인해 스크립트가 중단되지 않습니다.

자동화 및 오류 처리를 통해 원활한 데이터 처리 보장

Selenium과 신중한 오류 처리를 자동화에 통합하면 Excel 파일을 다운로드하고 처리하기 위한 안정적이고 반복 가능한 프로세스를 만들 수 있습니다. 백업 방법과 함께 OpenPyXL과 함께 Pandas를 사용하면 XML 문제를 우회하여 잠재적인 형식 불일치가 있는 경우에도 데이터 가져오기, 편집 및 내보내기가 가능해집니다. 🖥️

이러한 기술을 따르면 시간을 절약하고 수동 오류가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다. 이러한 전략을 사용하면 특히 타사 소스의 파일을 처리할 때 데이터 처리가 더욱 원활해지고 중단이 최소화됩니다. 이렇게 하면 문제 해결 대신 분석에 집중할 수 있습니다. 📊