Python 使用 pandas groupby 将 CSV 转换为 XML

Question

我有一个 csv，我需要使用 Python 将其转换为 XML。我是新手python开发

示例 CSV 数据：

Amount,Code
CODE50,1246
CODE50,6290
CODE25,1077
CODE25,9790
CODE100,5319
CODE100,4988

需要输出XML

<coupon-codes coupon-id="CODE50">
    <code>1246</code>
    <code>1246</code>
<coupon-codes/>
<coupon-codes coupon-id="CODE25">
    <code>1077</code>
    <code>9790</code>
<coupon-codes/>
<coupon-codes coupon-id="CODE100">
    <code>5319</code>
    <code>4988</code>
<coupon-codes/>

我的猜测是我必须使用 pandas 将 csv 拉入，使用 pandas.groupby 将 Amount 列分组，然后将其推入 element/subelement 以创建 xml，然后 print/push 到 xml 文件。我无法让 groupby 工作，也不知道如何将其推入元素，然后填充子元素。

Answer 1

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

df = pd.read_csv('path/to/csvfile.csv')

root = ET.Element('root')
for coupon_id, df_group in df.groupby('Amount'):
    coupon_codes = ET.Element('coupon-codes', {'coupon-id': coupon_id})
    for coupon_code in df_group['Code']:
        code = ET.Element('code')
        code.text = str(coupon_code)
        coupon_codes.append(code)
    root.append(coupon_codes)

要将其转换为缩小的字符串，请使用：

min_xml = ET.tostring(root, encoding='utf8')
print(min_xml)

输出：

<root><coupon-codes coupon-id="CODE100"><code>5319</code><code>4988</code></coupon-codes><coupon-codes coupon-id="CODE25"><code>1077</code><code>9790</code></coupon-codes><coupon-codes coupon-id="CODE50"><code>1246</code><code>6290</code></coupon-codes></root>

要将其转换为格式化字符串，请使用：

ET.indent(root)
pretty_xml = ET.tostring(root, encoding='utf8')
print(pretty_xml)

输出：

<root>
  <coupon-codes coupon-id="CODE100">
    <code>5319</code>
    <code>4988</code>
  </coupon-codes>
  <coupon-codes coupon-id="CODE25">
    <code>1077</code>
    <code>9790</code>
  </coupon-codes>
  <coupon-codes coupon-id="CODE50">
    <code>1246</code>
    <code>6290</code>
  </coupon-codes>
</root>

Answer 2

ElementTree 可以轻松做到。见下文

from collections import defaultdict
from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement,ElementTree

data = defaultdict(list)

with open('in.txt') as f:
  next(f)
  for line in f:
    parts = line.split(',')
    data[parts[0]].append(parts[1].strip())

root = Element('root')
for k,v in data.items():
  sub = SubElement(root,'coupon-codes',attrib={'coupon-id':k})
  for vv in v:
    sub_v = SubElement(sub,'code')
    sub_v.text = vv

tree = ElementTree(root)
with open('out.xml', 'w') as f:
  tree.write(f, encoding='unicode')

Answer 3

我还不能发表评论，但如果你把你用来尝试解决问题的代码放在一起会更好。

但是这里有一个非常相似的问题，

这里是 post 分组依据 group by/cumcount

有了这些信息，我通过这样做实现了它

df = pd.DataFrame(['CODE50',
    'CODE50',
    'CODE25',
    'CODE25',
    'CODE100',
    'CODE100'],columns=['code'])

df['amount'] = [1246,
    6290,
    1077,
    9790,
    5319,
    4988]

df['columns'] = df.groupby('code')['amount'].cumcount()
result = df.pivot(index='code', columns='columns')

def convert(df):
    str = ''
    for a in df.index:
        str += '\n'f"""<coupon-codes coupon-id="{a}">"""
        for b in df['amount'].loc[a]:
            str += '\n''       'f"<code>{b}</code>"
    return str
xml = convert(result)
print(xml)

结果

<coupon-codes coupon-id="CODE100">
       <code>5319</code>
       <code>4988</code>
<coupon-codes coupon-id="CODE25">
       <code>1077</code>
       <code>9790</code>
<coupon-codes coupon-id="CODE50">
       <code>1246</code>
       <code>6290</code>

Answer 4

为什么不使用 df.to_xml()？这个简单的 api 将从数据帧

生成 xml

Python 使用 pandas groupby 将 CSV 转换为 XML

Python convert CSV to XML with pandas groupby

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