XMLをpandas.DataFrameにする
データ分析の過程でAPIを利用することは多いと思います。
APIの結果がXMLで返ってくるとき、扱いにちょっとこまって時間がかかったのでやり方をメモしておきます。
input
例として、こんな感じのXMLっぽいデータがあったとします。
# 例
response = """
<INFO>
<RESULT>
<STATUS>0</STATUS>
<ERROR_MSG>SUCCESS</ERROR_MSG>
<DATE>2019/09/29T06:21:15+9:00</DATE>
</RESULT>
<PARAMETER>
<lang>ja</lang>
<code>01</code>
</PARAMETER>
</INFO>
"""
code
以下のコードでpd.DataFrameに変換できます。
# parse xml
from lxml import etree
root = etree.fromstring(response)
# convert xml to dict
import xmljson
data_dict = xmljson.yahoo.data(root)
# convert dict to pd.DataFrame
import pandas as pd
pd.io.json.json_normalize(data_dict)
output
結果はこんな感じになります。
pd.io.json.json_normalize()
の引数等は元のXMLのネスト具合に応じて調整する必要があります。
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この問題について(XMLをpandas.DataFrameにする), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/mitama/items/9ae0c71fc3df008d4d9f著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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