Python实现XML到Excel的转换程序员必备的数据处理脚本

煙雲

发布： 2025-12-02 21:37:16

原创

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首先使用ElementTree解析XML文件提取订单数据，再通过pandas将结构化数据导出为Excel表格。示例代码包含读取order节点的id属性及customer、product等字段，处理后存入DataFrame并生成output.xlsx文件，支持异常处理与扩展，便于数据查看与分析。

python实现xml到excel的转换程序员必备的数据处理脚本

处理数据时，经常需要把 XML 文件转换成 Excel 表格，便于查看和分析。Python 凭借其强大的库支持，能轻松完成这项任务。下面是一个实用、清晰的脚本，帮助程序员快速实现 XML 到 Excel 的转换。

解析XML结构

XML 是一种树形结构的数据格式，通常包含标签、属性和文本内容。在转换前，先了解数据结构很重要。例如，以下是一个简单的订单数据 XML：

<orders>
  <order id="1001">
    <customer>张三</customer>
    <product>笔记本电脑</product>
    <amount>1</amount>
    <price>5999.00</price>
  </order>
  <order id="1002">
    <customer>李四</customer>
    <product>鼠标</product>
    <amount>3</amount>
    <price>99.00</price>
  </order>
</orders>

我们的目标是将每个 order 转为一行，字段包括 id、customer、product、amount 和 price。

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使用ElementTree解析XML

Python 内置的 xml.etree.ElementTree 模块非常适合读取和遍历 XML 数据。通过它，可以提取每个节点的信息。

示例代码：

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import xml.etree.ElementTree as ET

def parse_xml(file_path):
    tree = ET.parse(file_path)
    root = tree.getroot()
    data = []

    for order in root.findall('order'):
        row = {
            'ID': order.get('id'),
            'Customer': order.find('customer').text,
            'Product': order.find('product').text,
            'Amount': order.find('amount').text,
            'Price': order.find('price').text
        }
        data.append(row)
    return data

导出为Excel文件

使用 pandas 库可以把结构化数据快速写入 Excel。安装命令：pip install pandas openpyxl

继续上面的代码：

import pandas as pd

def xml_to_excel(xml_file, excel_file):
    data = parse_xml(xml_file)
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(excel_file, index=False)
    print(f"已成功导出到 {excel_file}")