使用pyKML解析KML文件

Question

我正在学习如何使用pyKML模块解析Python中的KML文件。我正在使用的特定文件可以找到这里，我还在文章的底部添加了它。我已将文件保存在我的计算机上，并将其命名为test.kml。

经过一些研究，我成功地提取了test.kml文件的一个特定部分，并将结果保存到一个DataFrame中。这是我的密码：

from pykml import parser
import pandas as pd

filename = 'test.kml'
with open(filename) as fobj:
    folder = parser.parse(fobj).getroot().Document

plnm = []

for pm in folder.Placemark:
    plnm1 = pm.name
    plnm.append(plnm1.text)

df = pd.DataFrame()
df['name'] = plnm

print(df)
          name
0   Club house
1  By the lake

我想在我的DataFrame中添加一个与"holeNumber"值相对应的新列。我尝试在我的for循环中添加以下行，但没有成功。

for pm in folder.Placemark:
    plnm1 = pm.name
    val1 = pm.ExtendedData.holeNumber.value
    plnm.append(plnm1.text)
    val.append(val1.text)

我不知道如何访问该特定节点的值。我正在寻找的结果DataFrame如下：

| name        | holeNumber |
|-------------|------------|
| Club house  | 1          |
| By the lake | 5          |

任何帮助都将不胜感激。

<kml xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2">
<Document>
  <name>My Golf Course Example</name>
  <Placemark>
    <name>Club house</name>
    <ExtendedData>
      <Data name="holeNumber">
        <value>1</value>
      </Data>
      <Data name="holeYardage">
        <value>234</value>
      </Data>
      <Data name="holePar">
        <value>4</value>
      </Data>
    </ExtendedData>
    <Point>
      <coordinates>-111.956,33.5043</coordinates>
    </Point>
  </Placemark>
  <Placemark>
    <name>By the lake</name>
    <ExtendedData>
      <Data name="holeNumber">
        <value>5</value>
      </Data>
      <Data name="holeYardage">
        <value>523</value>
      </Data>
      <Data name="holePar">
        <value>5</value>
      </Data>
    </ExtendedData>
    <Point>
      <coordinates>-111.95,33.5024</coordinates>
    </Point>
  </Placemark>
</Document>
</kml>

Answer 1

下面是解析KML的快速方法。

plnm = []
holeNumber = []
for pm in folder.Placemark:
    plnm1 = pm.name
    val1 = pm.ExtendedData.Data[0].value
    plnm.append(plnm1.text)
    holeNumber.append(val1.text)

df = pd.DataFrame()
df['name'] = plnm
df['holeNumber'] = holeNumber

print(df)

或

df = pd.DataFrame(columns=('name', 'holeNumber'))
for pm in folder.Placemark:
    name = pm.name.text
    value = pm.ExtendedData.Data[0].value.text
    df = df.append({ 'name' : name, 'holeNumber' : value }, ignore_index=True)
print(df)

输出：

          name holeNumber
0   Club house          1
1  By the lake          5