Обработка ValueError при чтении файлов Excel с помощью Pandas и OpenPyXL

Разрешение ошибок синтаксического анализа XML в файлах Excel с помощью Pandas и OpenPyXL

Использование Python с Selenium и Pandas для решения проблем со структурой XML в файлах 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")

Альтернативное решение: использование режима совместимости, чтобы избежать ошибок XML

Этот подход сводит к минимуму зависимости от XML за счет сохранения вторичного формата Excel, если первоначальный анализ не удался.

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=',')

Тестовый сценарий совместимости среды

Модульные тесты для обеспечения совместимости чтения файлов в различных средах.

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()

Общие вопросы по обработке файлов Excel в Python

1. Почему чтение файла Excel в Pandas вызывает ошибку ValueError?
2. Эта ошибка обычно возникает, когда файл Excel содержит недопустимый XML или нестандартное форматирование. Попробуйте использовать engine="openpyxl" параметр в pd.read_excel или OpenPyXL load_workbook для более гибкого подхода.
3. Как я могу автоматизировать загрузку файла Excel в Python?
4. Вы можете использовать Selenium чтобы автоматизировать загрузку, открыв веб-сайт, перейдя к кнопке загрузки и настроив параметры Chrome для управления обработкой файлов.
5. Что делает модуль glob в Python?
6. glob помогает найти файлы в каталоге, используя сопоставление с образцом. Это полезно для поиска файлов с непредсказуемыми именами, особенно при автоматизации загрузки файлов.
7. Как я могу переименовать файлы после загрузки с помощью Selenium?
8. После загрузки файла используйте os.rename изменить его название. Это важно при автоматизации, чтобы гарантировать, что файл имеет единообразное имя перед обработкой.
9. Как мне обрабатывать файлы cookie и всплывающие окна с помощью Selenium?
10. Используйте Selenium WebDriverWait и ExpectedConditions дождаться загрузки всплывающих окон или заявлений об отказе от ответственности, а затем взаимодействовать с ними, используя локаторы элементов, такие как By.ID или By.XPATH.
11. В чем разница между pd.read_excel и openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel — это функция высокого уровня, которая считывает данные в DataFrame, но может столкнуться с проблемами XML. openpyxl.load_workbook предоставляет интерфейс нижнего уровня для непосредственного управления извлечением данных на уровне листа.
13. Есть ли способ проверить, правильно ли загружается мой файл?
14. Использовать unittest чтобы проверить, существует ли файл и загружается ли он правильно. Настройте простые тесты, чтобы убедиться, что данные загружаются должным образом, особенно при развертывании в нескольких системах.
15. Как обработать только часть файла Excel?
16. Используйте параметры skiprows и usecols в pd.read_excel чтобы сосредоточиться на определенных строках и столбцах. Это полезно для загрузки только необходимых данных.
17. Могу ли я экспортировать обработанный DataFrame в файл CSV?
18. Да, после загрузки и обработки данных используйте df.to_csv чтобы сохранить DataFrame в формате CSV. Вы можете указать такие настройки, как sep=";" и encoding для совместимости.
19. Как лучше всего решать проблемы XML в файлах Excel?
20. Попробуйте прочитать файл с помощью openpyxl напрямую, что предлагает более надежный способ обработки ошибок XML. Если ошибки не исчезнут, рассмотрите возможность сохранения копии файла в формате .csv и обработки ее оттуда.
21. Как я могу справиться с динамической загрузкой элементов на веб-странице в Selenium?
22. С использованием WebDriverWait в Selenium позволяет дождаться загрузки элементов, прежде чем взаимодействовать с ними. Это гарантирует, что сценарий не сломается из-за проблем с синхронизацией на странице.

Обеспечение бесперебойной обработки данных с помощью автоматизации и обработки ошибок

Включение автоматизации с помощью Selenium и тщательной обработки ошибок позволяет создать надежный и повторяемый процесс загрузки и обработки файлов Excel. Использование Pandas вместе с OpenPyXL с методами резервного копирования помогает обойти проблемы XML, позволяя импортировать, редактировать и экспортировать данные даже с потенциальными несоответствиями форматирования. 🖥️

Следуя этим методам, вы экономите время и снижаете вероятность ошибок вручную. Эти стратегии делают обработку данных более плавной, сводя к минимуму перерывы, особенно при работе с файлами из сторонних источников. Таким образом, вы можете сосредоточиться на анализе, а не на устранении неполадок. 📊