Omgaan met ValueError bij het lezen van Excel-bestanden met Pandas en OpenPyXL

XML-parseerfouten in Excel-bestanden oplossen met Pandas en OpenPyXL

Python gebruiken met Selenium en Pandas om XML-structuurproblemen in Excel-bestanden op te lossen

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")

Alternatieve oplossing: een compatibiliteitsmodus gebruiken om XML-fouten te voorkomen

Deze aanpak minimaliseert de afhankelijkheden van XML door een secundair Excel-formaat op te slaan als de eerste parsering mislukt.

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=',')

Testscript voor omgevingscompatibiliteit

Eenheidstests om de compatibiliteit van het lezen van bestanden in verschillende omgevingen te garanderen

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()

Veelgestelde vragen over het verwerken van Excel-bestanden in Python

1. Waarom veroorzaakt het lezen van een Excel-bestand in Pandas een ValueError?
2. Deze fout treedt meestal op wanneer het Excel-bestand ongeldige XML of niet-standaardopmaak bevat. Probeer het te gebruiken engine="openpyxl" parameter in pd.read_excel of OpenPyXL's load_workbook voor een flexibelere aanpak.
3. Hoe kan ik het downloaden van een Excel-bestand in Python automatiseren?
4. Je kunt gebruiken Selenium om het downloaden te automatiseren door de website te openen, naar de downloadknop te navigeren en Chrome-opties in te stellen om de bestandsverwerking te beheren.
5. Wat doet de glob-module in Python?
6. glob helpt bij het lokaliseren van bestanden in een map met behulp van patroonvergelijking. Dit is handig voor het vinden van bestanden met onvoorspelbare namen, vooral bij het automatiseren van bestandsdownloads.
7. Hoe kan ik bestanden hernoemen na het downloaden met Selenium?
8. Zodra een bestand is gedownload, gebruikt u os.rename om zijn naam te veranderen. Dit is essentieel bij automatiseringen om ervoor te zorgen dat het bestand een consistente naam heeft voordat het wordt verwerkt.
9. Hoe ga ik om met cookies en pop-ups met Selenium?
10. Gebruik Selenium WebDriverWait En ExpectedConditions te wachten tot pop-ups of disclaimers zijn geladen, en er vervolgens mee te communiceren met behulp van elementlocators zoals By.ID of By.XPATH.
11. Wat is het verschil tussen pd.read_excel En openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel is een functie op hoog niveau die gegevens in een DataFrame leest, maar mogelijk XML-problemen tegenkomt. openpyxl.load_workbook biedt een interface op een lager niveau om de gegevensextractie op bladniveau rechtstreeks te beheren.
13. Is er een manier om te valideren of mijn bestand correct wordt geladen?
14. Gebruik unittest om te controleren of het bestand bestaat en correct wordt geladen. Zet eenvoudige tests op om te verifiëren dat gegevens worden geladen zoals verwacht, vooral bij implementatie op meerdere systemen.
15. Hoe verwerk ik slechts een deel van een Excel-bestand?
16. Gebruik de parameters skiprows En usecols in pd.read_excel om zich te concentreren op specifieke rijen en kolommen. Dit is handig als u alleen de essentiële gegevens wilt laden.
17. Kan ik het verwerkte DataFrame exporteren naar een CSV-bestand?
18. Ja, na het laden en verwerken van gegevens gebruiken df.to_csv om het DataFrame op te slaan als een CSV. U kunt instellingen opgeven zoals sep=";" En encoding voor compatibiliteit.
19. Wat is de beste manier om XML-problemen in Excel-bestanden op te lossen?
20. Probeer het bestand te lezen met openpyxl direct, wat een robuustere manier biedt om XML-fouten af ​​te handelen. Als de fouten zich blijven voordoen, kunt u overwegen een kopie van het bestand op te slaan als .csv-bestand en het van daaruit te verwerken.
21. Hoe kan ik omgaan met het dynamisch laden van elementen op een webpagina in Selenium?
22. Gebruiken WebDriverWait in Selenium kun je wachten tot elementen zijn geladen voordat je ermee communiceert. Dit zorgt ervoor dat het script niet kapot gaat vanwege timingproblemen op de pagina.

Zorgen voor een soepele gegevensverwerking met automatisering en foutafhandeling

Door automatisering met Selenium en zorgvuldige foutafhandeling te integreren, kunt u een betrouwbaar en herhaalbaar proces creëren voor het downloaden en verwerken van Excel-bestanden. Het gebruik van Pandas naast OpenPyXL met back-upmethoden helpt XML-problemen te omzeilen, waardoor het mogelijk wordt gegevens te importeren, bewerken en exporteren, zelfs met mogelijke inconsistenties in de opmaak. 🖥️

Door deze technieken te volgen, bespaart u tijd en verkleint u de kans op handmatige fouten. Deze strategieën zorgen ervoor dat uw gegevensverwerking soepeler verloopt en onderbrekingen tot een minimum worden beperkt, vooral bij het omgaan met bestanden van externe bronnen. Op deze manier kunt u zich concentreren op de analyse in plaats van op het oplossen van problemen. 📊