read_xml不返回Python的全部数据。

Question

我有一个链接的XML，很明显，它有两个带有顶级项的多个记录集：“旅游”和“候选”。

您可以在https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/011/077/077001.xml找到XML。

我想把它变成一个潘达斯的数据，我可以更有效和方便地阅读。我将URL传递到read_xml中，如下所示：

pandas.read_xml("https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/011/077/077001.xml")

返回这个非常不完整的数据。XML中的整个数据不会在此数据中返回。问:我能做什么才能最好地将整个数据放到我可以使用的Pandas数据文件中呢？

         Type   Annee  CodReg  CodReg3Car         LibReg  CodDpt  \
0  Présidentielle  2022.0     NaN         NaN           None     NaN   
1            None     NaN    11.0        11.0  Île-de-France    77.0   

   CodMinDpt  CodDpt3Car          LibDpt  Commune  
0        NaN         NaN            None      NaN  
1       77.0        77.0  Seine-et-Marne      NaN

FYI:我可以用Excel读取这个链接的XML，它返回包含13行和33列的完整数据。Excel可能只是用大量的重复来平平所有的东西，但是如果我能用Python来做到这一点的话，那就好了。

Answer 1

在普通熊猫身上找不到一种方法，但幸运的是，有一个包裹这样做。您可以通过以下方式安装它：

pip install pandas_read_xml

之后，运行它将得到所需的数据帧：

import pandas_read_xml as pdx
df = pdx.read_xml('https://www.resultats-elections.interieur.gouv.fr/telechargements/PR2022/resultatsT1/011/077/077001.xml')
pdx.fully_flatten(df)

给予你：

Election|Scrutin|Type   Election|Scrutin|Annee  Election|Departement|CodReg Election|Departement|CodReg3Car Election|Departement|LibReg Election|Departement|CodDpt Election|Departement|CodMinDpt  Election|Departement|CodDpt3Car Election|Departement|LibDpt Election|Departement|Commune|CodSubCom  ... Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Mentions|Exprimes|Nombre    Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Mentions|Exprimes|RapportInscrit    Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Mentions|Exprimes|RapportVotant Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|NumPanneauCand Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|NomPsn Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|PrenomPsn  Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|CivilitePsn    Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|NbVoix Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|RapportExprime Election|Departement|Commune|Tours|Tour|Resultats|Candidats|Candidat|RapportInscrit
0   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   1   ARTHAUD Nathalie    Mme 2   0,27    0,22
1   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   2   ROUSSEL Fabien  M.  13  1,75    1,41
2   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   3   MACRON  Emmanuel    M.  206 27,69   22,39
3   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   4   LASSALLE    Jean    M.  15  2,02    1,63
4   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   5   LE PEN  Marine  Mme 162 21,77   17,61
5   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   6   ZEMMOUR Éric    M.  79  10,62   8,59
6   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   7   MÉLENCHON   Jean-Luc    M.  124 16,67   13,48
7   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   8   HIDALGO Anne    Mme 7   0,94    0,76
8   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   9   JADOT   Yannick M.  45  6,05    4,89
9   Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   10  PÉCRESSE    Valérie Mme 68  9,14    7,39
10  Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   11  POUTOU  Philippe    M.  6   0,81    0,65
11  Présidentielle  2022    11  011 Île-de-France   77  77  077 Seine-et-Marne  001 ... 744 80,87   97,64   12  DUPONT-AIGNAN   Nicolas M.  17  2,28    1,85