Juan Beleño
Leer archivos XML con pandas
26 Mar 2020 -
2 minutos de lectura
Antes de escribir código, quiero mostrarles la estructura del XML porque el código va a varias según la estructura del XML con el que estémos trabajando. El archivo XML tiene datos inventados por mi y están disponibles aquí. El contenido del archivo XML se presenta a continuación.
<datos>
<paciente nombre="Juan">
<sexo_biologico>Masculino</sexo_biologico>
<edad>16</edad>
</paciente>
<paciente nombre="Maria">
<sexo_biologico>Femenino</sexo_biologico>
<edad>24</edad>
</paciente>
<paciente nombre="Ariel">
<sexo_biologico>Masculino</sexo_biologico>
<edad>37</edad>
</paciente>
</datos>
En el siguiente código, creamos un DataFrame a partir de un archivo de XML que tiene el contenido anteriormente mostrado.
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as et
# Obtenemos la raíz del árbol XML, es decir, <datos>
# Es poco intuitivo ver un árbol en el XML. Sin embargo, lo llamamos de esa
# manera y la raíz es la etiqueta que engloba todo el archivo, en este caso,
# <datos>. A cada etiqueta <paciente> dentro de <datos> la llamamos un nodo.
ruta_archivo_xml = '/Users/Juan/Downloads/datos_ejemplo_1.xml'
arbol = et.parse(ruta_archivo_xml)
raiz = arbol.getroot()
# A partir de aquí, podemos iterar sobre los datos de los pacientes y
# almacenarlos en una lista de diccionarios que es un formato que es un formato
# que admite pandas para convertirlo en DataFrame.
lista_de_diccionarios = []
for nodo in raiz:
# Como el nombre es un atributo de la etiqueta paciente, lo obtenemos de
# esta manera
nombre = nodo.attrib.get("nombre")
# Como la edad y el sexo biologico están dentro de la etiqueta paciente,
# los obtenemos de la siguiente manera
edad = int(nodo.find("edad").text)
sexo_biologico = nodo.find("sexo_biologico").text
# Creamos un diccionario con los valores extraídos del XML. Las llaves del
# diccionario van a ser los nombres de las columnas del futuro DataFrame
diccionario = {
'nombre': nombre,
'edad': edad,
'sexo_biologico': sexo_biologico
}
lista_de_diccionarios.append(diccionario)
# Aquí está nuestro DataFrame :)
datos = pd.DataFrame(lista_de_diccionarios)
Nota: Estoy usando pandas 1.0.3, pyhton 3.7 y un Macbook Pro 2015, entonces posiblemente te toque cambiar las rutas absolutas de los archivos según tu sistema operativo.
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