Lidando com ValueError ao ler arquivos Excel com Pandas e OpenPyXL

Resolvendo erros de análise XML em arquivos Excel com Pandas e OpenPyXL

Usando Python com Selenium e Pandas para lidar com problemas de estrutura XML em arquivos 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")

Solução alternativa: usando um modo de compatibilidade para evitar erros XML

Essa abordagem minimiza as dependências de XML salvando um formato Excel secundário se a análise inicial falhar.

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=',')

Script de teste para compatibilidade de ambiente

Testes unitários para garantir compatibilidade de leitura de arquivos em diferentes ambientes

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()

Perguntas comuns sobre processamento de arquivos Excel em Python

1. Por que a leitura de um arquivo Excel no Pandas causa um ValueError?
2. Este erro geralmente surge quando o arquivo Excel contém XML inválido ou formatação fora do padrão. Tente usar o engine="openpyxl" parâmetro em pd.read_excel ou OpenPyXL's load_workbook para uma abordagem mais flexível.
3. Como posso automatizar o download de um arquivo Excel em Python?
4. Você pode usar Selenium para automatizar o download abrindo o site, navegando até o botão de download e configurando as opções do Chrome para controlar o manuseio dos arquivos.
5. O que o módulo glob faz em Python?
6. glob ajuda a localizar arquivos em um diretório usando correspondência de padrões. Isso é útil para localizar arquivos com nomes imprevisíveis, especialmente ao automatizar downloads de arquivos.
7. Como posso renomear arquivos após baixá-los com Selenium?
8. Depois que um arquivo for baixado, use os.rename para mudar seu nome. Isso é essencial em automações para garantir que o arquivo tenha um nome consistente antes do processamento.
9. Como lidar com cookies e pop-ups com Selenium?
10. Use Selênio WebDriverWait e ExpectedConditions esperar o carregamento de pop-ups ou isenções de responsabilidade e, em seguida, interagir com eles usando localizadores de elementos como By.ID ou By.XPATH.
11. Qual é a diferença entre pd.read_excel e openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel é uma função de alto nível que lê dados em um DataFrame, mas pode encontrar problemas de XML. openpyxl.load_workbook fornece uma interface de nível inferior para controlar diretamente a extração de dados em nível de planilha.
13. Existe uma maneira de validar se meu arquivo carrega corretamente?
14. Usar unittest para verificar se o arquivo existe e carrega corretamente. Configure testes simples para verificar se os dados são carregados conforme o esperado, especialmente ao implantar em vários sistemas.
15. Como processo apenas parte de um arquivo Excel?
16. Use os parâmetros skiprows e usecols em pd.read_excel para se concentrar em linhas e colunas específicas. Isso é útil para carregar apenas os dados essenciais.
17. Posso exportar o DataFrame processado para um arquivo CSV?
18. Sim, após carregar e processar os dados, use df.to_csv para salvar o DataFrame como um CSV. Você pode especificar configurações como sep=";" e encoding para compatibilidade.
19. Qual é a melhor maneira de lidar com problemas de XML em arquivos Excel?
20. Tente ler o arquivo com openpyxl diretamente, o que oferece uma maneira mais robusta de lidar com erros XML. Se os erros persistirem, considere salvar uma cópia do arquivo como .csv e processá-lo a partir daí.
21. Como posso lidar com o carregamento dinâmico de elementos em uma página da web no Selenium?
22. Usando WebDriverWait no Selenium permite que você espere o carregamento dos elementos antes de interagir com eles. Isso garante que o script não seja interrompido devido a problemas de tempo na página.

Garantindo um processamento de dados tranquilo com automação e tratamento de erros

Incorporar automação com Selenium e tratamento cuidadoso de erros permite criar um processo confiável e repetível para download e processamento de arquivos Excel. Usar Pandas junto com OpenPyXL com métodos de backup ajuda a contornar problemas de XML, tornando possível importar, editar e exportar dados mesmo com possíveis inconsistências de formatação. 🖥️

Seguindo essas técnicas, você economiza tempo e reduz as chances de erros manuais. Essas estratégias facilitam o manuseio dos dados, minimizando interrupções, principalmente quando se trata de arquivos de fontes de terceiros. Dessa forma, você pode se concentrar na análise em vez de na solução de problemas. 📊