Hantera ValueError vid läsning av Excel-filer med Pandas och OpenPyXL

Lösa XML-tolkningsfel i Excel-filer med Pandas och OpenPyXL

Använder Python med Selenium och Pandas för att hantera XML-strukturproblem i Excel-filer

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")

Alternativ lösning: Använd ett kompatibilitetsläge för att undvika XML-fel

Detta tillvägagångssätt minimerar beroenden av XML genom att spara ett sekundärt Excel-format om den initiala analysen misslyckas.

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=',')

Testskript för miljökompatibilitet

Enhetstest för att säkerställa filläsningskompatibilitet i olika miljöer

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()

Vanliga frågor om bearbetning av Excel-filer i Python

1. Varför orsakar läsning av en Excel-fil i Pandas ett ValueError?
2. Det här felet uppstår vanligtvis när Excel-filen innehåller ogiltig XML eller icke-standardformatering. Prova att använda engine="openpyxl" parameter in pd.read_excel eller OpenPyXL load_workbook för ett mer flexibelt tillvägagångssätt.
3. Hur kan jag automatisera nedladdningen av en Excel-fil i Python?
4. Du kan använda Selenium för att automatisera nedladdningen genom att öppna webbplatsen, navigera till nedladdningsknappen och ställa in Chrome-alternativ för att styra filhanteringen.
5. Vad gör globmodulen i Python?
6. glob hjälper till att hitta filer i en katalog med hjälp av mönstermatchning. Detta är användbart för att hitta filer med oförutsägbara namn, särskilt när du automatiserar filnedladdningar.
7. Hur kan jag byta namn på filer efter nedladdning med Selenium?
8. När en fil har laddats ner, använd os.rename för att byta namn. Detta är viktigt i automatiseringar för att säkerställa att filen har ett konsekvent namn före bearbetning.
9. Hur hanterar jag cookies och popup-fönster med Selenium?
10. Använd selen WebDriverWait och ExpectedConditions att vänta på att popup-fönster eller ansvarsfriskrivningar ska laddas och sedan interagera med dem med hjälp av elementsökare som By.ID eller By.XPATH.
11. Vad är skillnaden mellan pd.read_excel och openpyxl.load_workbook?
12. pd.read_excel är en högnivåfunktion som läser in data i en DataFrame men kan stöta på XML-problem. openpyxl.load_workbook tillhandahåller ett gränssnitt på lägre nivå för att styra dataextraktion på arknivå direkt.
13. Finns det något sätt att verifiera om min fil laddas korrekt?
14. Använda unittest för att kontrollera om filen finns och laddas korrekt. Konfigurera enkla tester för att verifiera att data laddas som förväntat, särskilt när du distribuerar till flera system.
15. Hur bearbetar jag endast en del av en Excel-fil?
16. Använd parametrarna skiprows och usecols i pd.read_excel att fokusera på specifika rader och kolumner. Detta är användbart för att bara ladda de väsentliga data.
17. Kan jag exportera den bearbetade DataFrame till en CSV-fil?
18. Ja, efter att ha laddat och bearbetat data, använd df.to_csv för att spara DataFrame som en CSV. Du kan ange inställningar som sep=";" och encoding för kompatibilitet.
19. Vad är det bästa sättet att hantera XML-problem i Excel-filer?
20. Försök att läsa filen med openpyxl direkt, vilket erbjuder ett mer robust sätt att hantera XML-fel. Om felen kvarstår, överväg att spara en kopia av filen som .csv och bearbeta den därifrån.
21. Hur kan jag hantera dynamisk elementladdning på en webbsida i Selenium?
22. Använder WebDriverWait i Selen låter dig vänta på att elementen laddas innan du interagerar med dem. Detta säkerställer att skriptet inte går sönder på grund av tidsproblem på sidan.

Säkerställer smidig databehandling med automatisering och felhantering

Genom att integrera automation med Selenium och noggrann felhantering kan du skapa en pålitlig och repeterbar process för nedladdning och bearbetning av Excel-filer. Att använda Pandas tillsammans med OpenPyXL med säkerhetskopieringsmetoder hjälper till att kringgå XML-problem, vilket gör det möjligt att importera, redigera och exportera data även med potentiella formateringsinkonsekvenser. 🖥️

Genom att följa dessa tekniker sparar du tid och minskar risken för manuella fel. Dessa strategier gör din datahantering smidigare och minimerar avbrott, särskilt när du hanterar filer från tredjepartskällor. På så sätt kan du fokusera på analys istället för felsökning. 📊