Obsługa błędu ValueError podczas odczytu plików Excel za pomocą Pand i OpenPyXL

Rozwiązywanie błędów analizy XML w plikach Excel za pomocą Pand i OpenPyXL

Używanie Pythona z Selenium i Pandami do obsługi problemów ze strukturą XML w plikach 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")

Rozwiązanie alternatywne: użycie trybu zgodności w celu uniknięcia błędów XML

Takie podejście minimalizuje zależności od XML poprzez zapisanie dodatkowego formatu Excela, jeśli wstępne parsowanie nie powiedzie się.

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=',')

Skrypt testowy pod kątem zgodności ze środowiskiem

Testy jednostkowe w celu zapewnienia zgodności odczytu plików w różnych środowiskach

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()

Często zadawane pytania dotyczące przetwarzania plików Excel w języku Python

1. Dlaczego czytanie pliku Excel w Pandach powoduje błąd wartości?
2. Ten błąd zwykle pojawia się, gdy plik Excel zawiera nieprawidłowe formatowanie XML lub niestandardowe. Spróbuj użyć engine="openpyxl" parametr w pd.read_excel lub OpenPyXL load_workbook na rzecz bardziej elastycznego podejścia.
3. Jak mogę zautomatyzować pobieranie pliku Excel w Pythonie?
4. Możesz użyć Selenium aby zautomatyzować pobieranie, otwierając stronę internetową, przechodząc do przycisku pobierania i ustawiając opcje przeglądarki Chrome w celu kontrolowania obsługi plików.
5. Co robi moduł glob w Pythonie?
6. glob pomaga zlokalizować pliki w katalogu przy użyciu dopasowywania wzorców. Jest to przydatne do wyszukiwania plików o nieprzewidywalnych nazwach, zwłaszcza podczas automatyzacji pobierania plików.
7. Jak mogę zmienić nazwę plików po pobraniu za pomocą Selenium?
8. Po pobraniu pliku użyj os.rename zmienić jego nazwę. Jest to niezbędne w przypadku automatyzacji, aby zapewnić, że plik będzie miał spójną nazwę przed przetworzeniem.
9. Jak obsługiwać pliki cookie i wyskakujące okienka za pomocą Selenium?
10. Użyj Selenium WebDriverWait I ExpectedConditions czekać na załadowanie wyskakujących okienek lub zastrzeżeń, a następnie wchodzić z nimi w interakcję za pomocą lokalizatorów elementów, takich jak By.ID Lub By.XPATH.
11. Jaka jest różnica pomiędzy pd.read_excel I openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel to funkcja wysokiego poziomu, która wczytuje dane do ramki DataFrame, ale może napotkać problemy z XML. openpyxl.load_workbook zapewnia interfejs niższego poziomu do bezpośredniego sterowania ekstrakcją danych na poziomie arkusza.
13. Czy istnieje sposób sprawdzenia, czy mój plik ładuje się poprawnie?
14. Używać unittest aby sprawdzić, czy plik istnieje i ładuje się poprawnie. Skonfiguruj proste testy, aby sprawdzić, czy dane ładują się zgodnie z oczekiwaniami, szczególnie w przypadku wdrażania w wielu systemach.
15. Jak przetworzyć tylko część pliku Excel?
16. Skorzystaj z parametrów skiprows I usecols W pd.read_excel aby skupić się na określonych wierszach i kolumnach. Jest to pomocne przy ładowaniu tylko niezbędnych danych.
17. Czy mogę wyeksportować przetworzoną ramkę DataFrame do pliku CSV?
18. Tak, po załadowaniu i przetworzeniu danych użyj df.to_csv aby zapisać ramkę danych jako plik CSV. Możesz określić ustawienia, takie jak sep=";" I encoding dla kompatybilności.
19. Jaki jest najlepszy sposób rozwiązywania problemów XML w plikach Excel?
20. Spróbuj odczytać plik za pomocą openpyxl bezpośrednio, co zapewnia bardziej niezawodny sposób obsługi błędów XML. Jeśli błędy będą się powtarzać, rozważ zapisanie kopii pliku w formacie .csv i przetworzenie go w tym miejscu.
21. Jak mogę sobie poradzić z dynamicznym ładowaniem elementów na stronie internetowej w Selenium?
22. Używanie WebDriverWait w Selenium pozwala poczekać na załadowanie elementów przed interakcją z nimi. Dzięki temu skrypt nie ulegnie uszkodzeniu z powodu problemów z synchronizacją na stronie.

Zapewnienie płynnego przetwarzania danych dzięki automatyzacji i obsłudze błędów

Połączenie automatyzacji z Selenium i staranna obsługa błędów pozwala stworzyć niezawodny i powtarzalny proces pobierania i przetwarzania plików Excel. Używanie Pand wraz z OpenPyXL z metodami tworzenia kopii zapasowych pomaga ominąć problemy XML, umożliwiając importowanie, edytowanie i eksportowanie danych nawet w przypadku potencjalnych niespójności formatowania. 🖥️

Stosując się do tych technik, oszczędzasz czas i zmniejszasz ryzyko błędów ręcznych. Strategie te sprawiają, że przetwarzanie danych staje się płynniejsze, minimalizując przerwy, szczególnie w przypadku plików pochodzących ze źródeł zewnętrznych. W ten sposób możesz skupić się na analizie zamiast na rozwiązywaniu problemów. 📊