Atualmente, as ferramentas Pandas I / O não mantêm um read_xml()
método e a contraparte to_xml()
. No entanto, read_json
prova que estruturas semelhantes a árvores podem ser implementadas para importação de dataframe e read_html
para formatos de marcação.
Se a equipe de pandas faz considerar tal read_xml
método para uma versão futura pandas, que a implementação que iria prosseguir: análise com built-in xml.etree.ElementTree
com as suas iterfind()
ou iterparse()
funções ou o módulo de terceiros, lxml
1.0 e XSLT 1.0 métodos com o XPath?
Abaixo estão minhas execuções de teste para quatro tipos de método em uma entrada XML simples, plana e centrada no elemento. Todos são configurados para análise generalizada para qualquer filho de segundo nível de root e cada método deve produzir exatamente o mesmo dataframe do pandas. Todos, exceto as últimas chamadas pd.Dataframe()
na lista de dicionários. O método XSLT transforma XML para CSV para fundido StringIO()
em pd.read_csv()
.
Pergunta (várias partes)
DESEMPENHO: Como você explica a lentidão
iterparse
geralmente recomendada para arquivos maiores à medida que o arquivo é analisado iterativamente? É parcialmente devido àsif
verificações lógicas?MEMÓRIA: A memória da CPU se correlaciona com as temporizações nas chamadas de E / S? XSLT e XPath 1.0 tendem a não escalar bem com documentos XML maiores, pois o arquivo inteiro deve ser lido na memória para ser analisado.
ESTRATÉGIA: A lista de dicionários é uma estratégia ideal para
Dataframe()
chamadas? Veja estas respostas interessantes: versão do gerador e uma versão definida pelo usuário do iterwalk . Ambas as listas de upcast para dataframe.
Dados de entrada ( principais usuários atuais do Stack Overflow por ano, dos quais nossos amigos pandas estão incluídos)
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Métodos Python
import xml.etree.ElementTree as et
import pandas as pd
from io import StringIO
from lxml import etree as lxet
def read_xml_iterfind():
tree = et.parse('Input.xml')
data = []
inner = {}
for el in tree.iterfind('./*'):
for i in el.iterfind('*'):
inner[i.tag] = i.text
data.append(inner)
inner = {}
df = pd.DataFrame(data)
def read_xml_iterparse():
data = []
inner = {}
i = 1
for (ev, el) in et.iterparse(path):
if i <= 2:
first_tag = el.tag
if el.tag == first_tag and len(inner) != 0:
data.append(inner)
inner = {}
if el.text is not None and len(el.text.strip()) > 0:
inner[el.tag] = el.text
i += 1
df = pd.DataFrame(data)
def read_xml_lxml_xpath():
tree = lxet.parse('Input.xml')
data = []
inner = {}
for el in tree.xpath('/*/*'):
for i in el:
inner[i.tag] = i.text
data.append(inner)
inner = {}
df = pd.DataFrame(data)
def read_xml_lxml_xsl():
xml = lxet.parse('Input.xml')
xslstr = '''
<xsl:transform xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0">
<xsl:output version="1.0" encoding="UTF-8" indent="yes" method="text"/>
<xsl:strip-space elements="*"/>
<!-- HEADERS -->
<xsl:template match = "/*">
<xsl:for-each select="*[1]/*">
<xsl:value-of select="local-name()" />
<xsl:choose>
<xsl:when test="position() != last()">
<xsl:text>,</xsl:text>
</xsl:when>
<xsl:otherwise>
<xsl:text>
</xsl:text>
</xsl:otherwise>
</xsl:choose>
</xsl:for-each>
<xsl:apply-templates/>
</xsl:template>
<!-- DATA ROWS (COMMA-SEPARATED) -->
<xsl:template match="/*/*" priority="2">
<xsl:for-each select="*">
<xsl:if test="position() = 1">
<xsl:text>"</xsl:text>
</xsl:if>
<xsl:value-of select="." />
<xsl:choose>
<xsl:when test="position() != last()">
<xsl:text>","</xsl:text>
</xsl:when>
<xsl:otherwise>
<xsl:text>"
</xsl:text>
</xsl:otherwise>
</xsl:choose>
</xsl:for-each>
</xsl:template>
</xsl:transform>
'''
xsl = lxet.fromstring(xslstr)
transform = lxet.XSLT(xsl)
newdom = transform(xml)
df = pd.read_csv(StringIO(str(newdom)))
Timings (com XML atual e XML com 25 vezes os filhos (ou seja, 900 registros de usuário StackOverflow)
# SHORTER FILE
python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterfind()'
100 loops, best of 3: 3.87 msec per loop
python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterparse()'
100 loops, best of 3: 5.5 msec per loop
python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xpath()'
100 loops, best of 3: 3.86 msec per loop
python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xsl()'
100 loops, best of 3: 5.68 msec per loop
# LARGER FILE
python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterfind()'
100 loops, best of 3: 36 msec per loop
python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterparse()'
100 loops, best of 3: 78.9 msec per loop
python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xpath()'
100 loops, best of 3: 32.7 msec per loop
python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xsl()'
100 loops, best of 3: 51.4 msec per loop
Respostas:
Eu presumiria que mais código Python o tornaria mais lento, já que o código Python é avaliado todas as vezes. Você tentou um compilador JIT como o pypy?
Se eu remover
i
e usarfirst_tag
apenas, parece ser um pouco mais rápido, então sim, é em parte devido às verificações de lógica if:Não tinha certeza de ter entendido o propósito da última
if
verificação, mas também não tenho certeza de por que você iria querer perder apenas os elementos de espaço em branco. Remover o últimoif
consistentemente reduz um pouco de tempo:Agora, com ou sem essas melhorias de desempenho, sua versão iterparse parece produzir um dataframe extragrande. Esta parece ser uma versão rápida e funcional:
Não tenho certeza do que você quer dizer com "chamadas de E / S", mas se o seu documento for pequeno o suficiente para caber no cache, tudo será muito mais rápido, pois não removerá muitos outros itens do cache.
As listas usam menos memória, portanto, dependendo de quantas colunas você tem, pode fazer uma diferença notável. Claro, isso requer que suas tags XML estejam em uma ordem consistente, o que realmente parece estar. A
DataFrame()
chamada também precisaria fazer menos trabalho, já que não precisa pesquisar chaves no dicionário em cada linha, para descobrir qual coluna tem qual valor.fonte