首先理解XML结构，定位目标标签；接着可用Python的ElementTree和pandas库提取数据并生成Excel，或用Excel内置功能直接导入简单XML；关键是要明确标签路径，建议先测试再批量处理。
处理大量XML文件时，手动复制粘贴数据不仅耗时还容易出错。其实，通过简单的编程方法或工具，就能快速将XML中的特定数据提取并写入Excel，大幅提升效率。下面介绍几种实用方式，帮你彻底告别重复劳动。
理解XML结构是第一步
在提取数据前，先查看XML文件的结构。XML以标签形式组织数据，例如：
若想提取姓名和部门信息，需定位到 name 和 department 标签内的内容。
使用Python自动提取并生成Excel
Python配合 xml.etree.ElementTree 和 pandas 库，能轻松完成这项任务。
示例代码：
import xml.etree.ElementTree as ETimport pandas as pd
tree = ET.parse('employees.xml')
root = tree.getroot()
data = []
for emp in root.findall('employee'):
name = emp.find('name').text
dept = emp.find('department').text
salary = emp.find('salary').text
data.append([name, dept, salary])
df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名', '部门', '薪资'])
df.to_excel('员工信息.xlsx', index=False)
运行后，数据会自动保存为Excel文件，格式整洁，可直接使用。
Excel内置功能也能处理简单XML
如果XML结构简单且不常处理，可用Excel直接打开：
- 打开Excel，选择“数据”选项卡
- 点击“获取数据” → “从文件” → “从XML”
- 选择文件后，Excel会解析层级结构
- 选择需要的表格节点，加载即可
适合一次性任务，无需写代码。
关键建议：提前规划字段与路径
无论用哪种方法，明确要提取的标签名称和嵌套路径很重要。复杂XML可能包含命名空间或重复标签，需在代码中特别处理。建议先用小样本测试，确认逻辑正确再批量处理。
基本上就这些，掌握后处理上百个XML文件也只需点一下运行。
