Pandas完美读取html格式的Excel所有隐藏数据

Pandas完美读取html格式的Excel所有隐藏数据,第1张

Pandas完美读取html格式的Excel所有隐藏数据

大家好,我是小小明。

你是否有遇到这样的情况在一些网站导出Excel文件后,用pandas却无法直接以Excel方式读取。

本文就将遇到的这种情况,带你去完整的解析读取。

问题分析

有一个文件用Excel软件打开可以看到如下数据:

但尝试用pandas直接读取:

import pandas as pd

df = pd.read_excel("明细费用表1.xlsx")
df

结果报出:

ValueError: File is not a recognized excel file

这时我们可以考虑一下,这个问题有没有可能时间是csv等文本格式,于是用文本解析器打开看看:

原来这是一个html文档,那么我们就可以以纯html的方式读取它了:

但是可以很明显的看到pandas的网页读取,有大量数据并没有读取到。

这时候我们可以考虑使用pywin32转换格式,也可以通过网页解析直接提取需求的数据。

网页结构分析

首先分析一下主要的结构。

首先是表头:

很明显Excel表中的隐藏列就是受display:none的CSS样式控制。

再看看数据行:

可以看到整数类型的数据都存在于属性x:num中,而不是内部的文本节点中。

下面我们使用xpath来解析数据:

解析数据

经时间测试发现,带有x:的命名空间下的数据,几乎无法通过正常的方法解析获取,或者说非常麻烦。所以我们一次性去掉所有的x:前缀后,再读取数据并加载:

import pandas as pd
from lxml import etree

with open("明细费用表1.xlsx", encoding="u8") as f:
    html = etree.HTML(f.read().replace("x:", ""))

最终我编写的解析代码如下:

header = None
data = []
for tr in html.xpath("//table/tr"):
    row = []
    for td in tr.xpath("./td"):
        num = td.xpath("./@num")
        if num and num[0]:
            row.append(float(num[0]))
        else:
            row.append("".join(td.xpath(".//text()")))
    if len(row) < 4:
        continue
    if header is None:
        header = row
    else:
        data.append(row)
df = pd.Dataframe(data, columns=header)
df

可以看到这下子,数据就全部都读取出来了。

解析带有命名空间xml的标准方法

前面对于xmlns:x="urn:schemas-microsoft-com:office:excel"的命名空间,我没有找到好的方法解析,只能直接替换原始文本删除。当对于正常的带有命名空间的数据xpath还是有标准方法解析的。

比如对于如下xml:

from lxml import etree

xml = etree.parse("drawing1.xml")
print(etree.tostring(xml, pretty_print=True).decode("utf-8"))

我们希望取出其中的a:blip节点下的r:embed属性:

namespaces = {"r": "http://schemas.openxmlformats.org/officedocument/2006/relationships",
              "a": "http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/main"}
for e in xml.xpath("//a:blip", namespaces=namespaces):
    print(etree.tostring(e).decode("utf-8"))
    print(e.xpath("./@r:embed", namespaces=namespaces)[0])
rId1

rId2

rId3

可以看到对应的值都顺利获取到。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/5157415.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-11-18
下一篇 2022-11-18

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存