Xử lý lỗi giá trị khi đọc tệp Excel bằng Pandas và OpenPyXL

Khắc phục sự cố lỗi nhập tệp Excel bằng Python

Hãy tưởng tượng bạn vừa viết một tập lệnh Python để tự động hóa công việc hàng ngày—tải xuống, đổi tên và xử lý tệp Excel từ một trang web. Bạn cảm thấy hoàn thành công việc cho đến khi, bất ngờ, một xuất hiện khi bạn cố tải tập tin vào một sử dụng công cụ openpyxl.

Những lỗi như thế này có thể khiến bạn khó chịu, đặc biệt nếu tệp mở ra mà không gặp sự cố trong Excel nhưng lại xuất hiện các lỗi liên quan đến XML trong Python. 😕 Như những người dùng Python có kinh nghiệm biết, những khác biệt nhỏ về XML trong các tệp Excel đôi khi có thể làm gián đoạn quá trình xử lý dữ liệu. Chìa khóa ở đây là tìm ra cách giúp Python xử lý các tệp này một cách đáng tin cậy.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá một ví dụ thực tế về cách giải quyết vấn đề chính xác này. Chúng tôi sẽ đề cập đến cả hai nguyên nhân tiềm ẩn và cung cấp các giải pháp dễ dàng, từng bước để đảm bảo quy trình xử lý tệp tự động của bạn luôn đi đúng hướng.

Bằng cách làm theo các mẹo khắc phục sự cố này, bạn có thể hợp lý hóa mã của mình và tránh trở ngại thường gặp này. Hãy cùng tìm hiểu cách khắc phục lỗi XML trong tệp Excel và tải dữ liệu của bạn một cách suôn sẻ!

Yêu cầu	Ví dụ về sử dụng
webdriver.ChromeOptions()	Khởi tạo cài đặt dành riêng cho Chrome cho Selenium, cho phép tùy chỉnh môi trường trình duyệt, chẳng hạn như cài đặt vị trí tải xuống tệp, điều này rất quan trọng trong tập lệnh này để quản lý các tệp Excel đã tải xuống theo cách tự động.
add_experimental_option("prefs", prefs)	Được sử dụng với ChromeOptions để xác định cài đặt trình duyệt thử nghiệm, đặc biệt hữu ích ở đây để tùy chỉnh thư mục tải xuống tệp, ngăn chặn sự can thiệp thủ công sau mỗi lần tải xuống.
glob(os.path.join(etf_path, "Fondszusammensetzung_Amundi*"))	Tìm kiếm tệp trong thư mục bằng cách sử dụng mẫu ký tự đại diện, đặc biệt là tìm kiếm tệp Excel đã tải xuống có tên động bao gồm "Fondszusammensetzung_Amundi." Cần thiết trong trường hợp này để định vị và đổi tên tệp một cách nhất quán.
WebDriverWait(driver, timeout)	Hướng dẫn Selenium tạm dừng cho đến khi đáp ứng một số điều kiện nhất định (ví dụ: các phần tử có thể nhấp vào), cho phép tương tác với các phần tử được tải động, như nút và cookie, cần thiết để tải đầy đủ trang trước khi thử hành động.
EC.element_to_be_clickable((By.ID, element_id))	Điều kiện Selenium để đảm bảo một phần tử có thể tương tác được. Điều này rất quan trọng để chờ các thành phần trang web, chẳng hạn như tuyên bố từ chối trách nhiệm hoặc nút, tải trước khi tiếp tục, đảm bảo thực thi tập lệnh ổn định mà không cần nhấp chuột sớm.
pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')	Đọc tệp Excel vào Pandas DataFrame bằng công cụ openpyxl. Điều này cho phép khả năng tương thích với các tệp .xlsx nhưng dễ bị lỗi XML nếu tệp chứa XML không hợp lệ mà tập lệnh này giải quyết.
skiprows and skipfooter	Các đối số cho pd.read_excel bỏ qua các hàng ở đầu hoặc cuối tệp. Chúng giúp chỉ tập trung vào dữ liệu cần thiết bằng cách bỏ qua các đầu trang hoặc chân trang không liên quan, điều cần thiết trong ví dụ này để xử lý tệp một cách chính xác.
openpyxl.load_workbook(file_path)	Trực tiếp mở sổ làm việc Excel, bỏ qua Pandas, như một phương pháp thay thế nếu pd.read_excel gặp sự cố. Cung cấp phương pháp sao lưu để truy cập dữ liệu khi các lệnh đọc tiêu chuẩn không thành công do lỗi XML.
unittest.TestCase	Cấu trúc để xác định và chạy thử nghiệm đơn vị nhằm xác minh rằng chức năng cụ thể, chẳng hạn như sự tồn tại của tệp và tải DataFrame, hoạt động như mong đợi. Được sử dụng ở đây để xác nhận tính tương thích của môi trường và xác thực các giải pháp.

Tự động hóa và khắc phục sự cố tải xuống tệp Excel bằng Python và Selenium

Mục tiêu chính của các tập lệnh này là tự động hóa quá trình tải xuống, đổi tên và xử lý tệp Excel bằng Python. Quy trình làm việc bắt đầu bằng cách sử dụng Selenium để điều hướng trang web và tải xuống tệp. của Selen ở đây rất cần thiết vì chúng cho phép chúng tôi đặt tùy chọn tải xuống tệp mà không cần lời nhắc. Bằng cách định cấu hình thư mục tải xuống, tập lệnh sẽ tự động lưu tệp vào vị trí đã định mà không làm gián đoạn luồng với các cửa sổ bật lên. Kiểu tự động hóa này đặc biệt hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu hoặc người quét web, những người cần tải tệp xuống hàng ngày vì nó giảm thiểu các tác vụ lặp đi lặp lại.

Sau khi tệp được tải xuống, một loạt các bước kiểm tra sẽ đảm bảo rằng tệp được lưu chính xác và có thể được đổi tên một cách nhất quán. Chúng tôi sử dụng mô-đun ở đây, cho phép chúng tôi định vị tệp theo tên một phần của nó ngay cả khi không thể đoán trước được tên đầy đủ. Ví dụ: nếu có sẵn nhiều phiên bản của một báo cáo, glob có thể xác định tệp bằng cách khớp một phần tên của nó, chẳng hạn như "Fondszusammensetzung_Amundi". Việc nhận dạng và đổi tên động này giúp ngăn ngừa lỗi khi xử lý tệp sau này, đảm bảo rằng đường truyền dữ liệu luôn chạy trơn tru. Điều này đặc biệt có giá trị khi xử lý các bộ dữ liệu được cập nhật thường xuyên từ các tổ chức tài chính hoặc cổng thông tin chính phủ.

Sau khi đổi tên, tập lệnh sẽ tải tệp vào Pandas để thao túng. Tuy nhiên, một số tệp có thể chứa các vấn đề về định dạng XML gây ra lỗi khi tải bằng Pandas và OpenPyXL. Để giải quyết vấn đề này, tập lệnh sử dụng phương pháp tiếp cận kép. Nếu phương thức tải mặc định không thành công, nó sẽ chuyển sang để trực tiếp mở và truy cập dữ liệu Excel dưới dạng dự phòng. Cách tiếp cận này bổ sung khả năng phục hồi cho quy trình làm việc, đảm bảo rằng việc trích xuất dữ liệu có thể tiếp tục ngay cả khi phương pháp tải ban đầu không thành công. Loại chiến lược sao lưu này đặc biệt hữu ích khi làm việc với các nguồn dữ liệu của bên thứ ba không phải lúc nào cũng được định dạng hoàn hảo.

Cuối cùng, để đảm bảo độ tin cậy trên nhiều môi trường, chúng tôi thêm để xác nhận quá trình tải tập tin và đổi tên. Bằng cách sử dụng thư viện nhỏ nhất của Python, các thử nghiệm này sẽ kiểm tra xem tệp có được tải xuống chính xác không và DataFrame có tải dữ liệu thành công hay không, xác nhận mã hoạt động như mong đợi. Các thử nghiệm này mang lại sự tự tin, đặc biệt là khi triển khai tập lệnh trên các hệ thống khác nhau hoặc cho các hoạt động dữ liệu đang diễn ra. Bằng cách tự động hóa các bước này, giải pháp của chúng tôi giúp quy trình làm việc trôi chảy và loại bỏ nhu cầu can thiệp thủ công, khiến giải pháp này trở nên lý tưởng cho các chuyên gia cần tải xuống dữ liệu đáng tin cậy. 🖥️

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")

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=',')

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()

Xử lý lỗi và xử lý dữ liệu hiệu quả bằng Python cho tệp Excel

Xử lý và phân tích dữ liệu lưu trữ trên file Excel là công việc thường xuyên, đặc biệt đối với các lĩnh vực như tài chính, khoa học dữ liệu, phân tích thị trường. Tuy nhiên, việc nhập tệp Excel vào Python có thể gặp những thách thức cụ thể, đặc biệt khi làm việc với Và . Một vấn đề tái diễn là các lỗi liên quan đến XML phát sinh từ định dạng hoặc biểu định kiểu không hợp lệ được nhúng trong tệp. Không giống như lỗi tệp truyền thống, các lỗi XML này khó phát hiện vì tệp thường mở tốt trong Excel nhưng lại gây ra sự cố khi đọc theo chương trình. Sử dụng các phương pháp tiếp cận như đặt công cụ tệp chính xác trong Pandas, chẳng hạn như "openpyxl", có thể giải quyết một số vấn đề tương thích, nhưng đôi khi cần có giải pháp linh hoạt hơn.

Đối với các trường hợp lỗi XML vẫn tồn tại, một cách tiếp cận khác bao gồm làm việc trực tiếp với OpenPyXL hoặc thiết lập các cơ chế bắt lỗi. Việc sử dụng trực tiếp OpenPyXL cho phép kiểm soát nhiều hơn việc đọc trang tính và trích xuất dữ liệu mà không cần phân tích cú pháp tất cả các khía cạnh của tệp. Ví dụ: tải sổ làm việc trực tiếp bằng OpenPyXL phương pháp và đọc từng ô cho phép bạn bỏ qua các vấn đề về định dạng. Cách tiếp cận này có thể chậm hơn nhưng có thể giúp ngăn ngừa lỗi XML trong khi vẫn truy xuất được dữ liệu cần thiết. Đó là một giải pháp tuyệt vời khi xử lý nhiều phiên bản tệp hoặc sổ làm việc Excel được tạo bởi các ứng dụng khác nhau.

Việc thêm phương pháp dự phòng đặc biệt hữu ích trong quy trình làm việc tự động. Việc thiết lập tập lệnh Selenium để tự động hóa quá trình tải xuống sẽ nâng cao hơn nữa quy trình làm việc, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu được cập nhật thường xuyên từ các nguồn trực tuyến. Sự kết hợp của các kỹ thuật xử lý lỗi, cơ chế thử lại và các phương pháp xử lý tệp thay thế có thể cung cấp một quy trình có độ tin cậy cao và chống lỗi để trích xuất dữ liệu. Cuối cùng, việc đầu tư vào các kỹ thuật này giúp tiết kiệm thời gian và giảm nhu cầu can thiệp thủ công, cho phép các nhà phân tích tập trung vào việc diễn giải dữ liệu mà không phải tranh cãi về dữ liệu đó. 📊

1. Tại sao việc đọc tệp Excel trong Pandas gây ra ValueError?
2. Lỗi này thường phát sinh khi file Excel chứa XML không hợp lệ hoặc định dạng không chuẩn. Hãy thử sử dụng tham số trong hoặc OpenPyXL để có cách tiếp cận linh hoạt hơn.
3. Làm cách nào tôi có thể tự động tải xuống tệp Excel bằng Python?
4. Bạn có thể sử dụng để tự động tải xuống bằng cách mở trang web, điều hướng đến nút tải xuống và đặt các tùy chọn Chrome để kiểm soát việc xử lý tệp.
5. Mô-đun toàn cầu làm gì trong Python?
6. giúp định vị các tập tin trong một thư mục bằng cách sử dụng khớp mẫu. Điều này rất hữu ích để tìm các tệp có tên không thể đoán trước, đặc biệt khi tự động tải xuống tệp.
7. Làm cách nào để đổi tên tệp sau khi tải xuống bằng Selenium?
8. Sau khi tải xuống tệp, hãy sử dụng để thay đổi tên của nó. Điều này rất cần thiết trong quá trình tự động hóa để đảm bảo tệp có tên nhất quán trước khi xử lý.
9. Làm cách nào để xử lý cookie và cửa sổ bật lên bằng Selenium?
10. Sử dụng Selenium Và để đợi cửa sổ bật lên hoặc tuyên bố từ chối trách nhiệm tải, sau đó tương tác với chúng bằng cách sử dụng trình định vị phần tử như hoặc By.XPATH.
11. Sự khác biệt giữa Và ?
12. là một hàm cấp cao đọc dữ liệu vào DataFrame nhưng có thể gặp phải sự cố XML. cung cấp giao diện cấp thấp hơn để kiểm soát trực tiếp việc trích xuất dữ liệu ở cấp độ trang tính.
13. Có cách nào để xác thực xem tệp của tôi có tải chính xác không?
14. Sử dụng để kiểm tra xem tập tin có tồn tại và tải đúng cách hay không. Thiết lập các thử nghiệm đơn giản để xác minh rằng dữ liệu tải như mong đợi, đặc biệt khi triển khai trên nhiều hệ thống.
15. Làm cách nào để tôi chỉ xử lý một phần của tệp Excel?
16. Sử dụng các thông số Và TRONG để tập trung vào các hàng và cột cụ thể. Điều này hữu ích khi chỉ tải những dữ liệu cần thiết.
17. Tôi có thể xuất DataFrame đã xử lý sang tệp CSV không?
18. Có, sau khi tải và xử lý dữ liệu, hãy sử dụng để lưu DataFrame dưới dạng CSV. Bạn có thể chỉ định các cài đặt như Và để tương thích.
19. Cách tốt nhất để xử lý các vấn đề về XML trong tệp Excel là gì?
20. Hãy thử đọc tập tin với trực tiếp, cung cấp một cách mạnh mẽ hơn để xử lý các lỗi XML. Nếu lỗi vẫn tiếp diễn, hãy cân nhắc việc lưu bản sao của tệp dưới dạng .csv và xử lý tệp từ đó.
21. Làm cách nào tôi có thể xử lý việc tải phần tử động trên trang web trong Selenium?
22. sử dụng trong Selenium cho phép bạn đợi các phần tử tải trước khi tương tác với chúng. Điều này đảm bảo tập lệnh không bị hỏng do vấn đề về thời gian trên trang.

Việc kết hợp tự động hóa với Selenium và xử lý lỗi cẩn thận cho phép bạn tạo một quy trình đáng tin cậy và có thể lặp lại để tải xuống và xử lý các tệp Excel. Sử dụng Pandas cùng với OpenPyXL với các phương pháp sao lưu giúp tránh các vấn đề về XML, giúp nhập, chỉnh sửa và xuất dữ liệu ngay cả khi có khả năng xảy ra xung đột về định dạng. 🖥️

Bằng cách làm theo các kỹ thuật này, bạn tiết kiệm thời gian và giảm nguy cơ xảy ra lỗi thủ công. Những chiến lược này giúp việc xử lý dữ liệu của bạn mượt mà hơn, giảm thiểu tình trạng gián đoạn, đặc biệt khi xử lý các tệp từ nguồn của bên thứ ba. Bằng cách này, bạn có thể tập trung vào phân tích thay vì khắc phục sự cố. 📊