如今，如何从 XML 创建数据集是一个常见问题。数据集对于使整个数据得到良好的维护和结构化非常重要。如今，数据在各个领域都变得非常重要。无论是 IT、营销还是无处不在的在线业务，都需要用户可以轻松理解的数据。
每天处理大量数据，如果这些数据具有清晰的格式，那么做出决策和完成工作就会变得更加容易。这就是为什么用户希望他们的数据采用可以在 Python 或 Excel 等工具中使用的格式，这样报告和分析变得很容易。在本文中，我们将了解有关 XML 数据集的每个细节以及如何从 XML 创建数据集？
XML 数据集是指以 XML 格式存储的数据，其中数据的结构正确。 XML 通常用于存储数据并将其从一个系统传输到另一个系统，就像每条数据都包含在自定义标签中一样，例如：
与电子表格不同，XML 默认情况下不按行和列存储数据。这就是为什么，如果您想有效地使用这些数据，特别是进行数据分析或处理，您需要将 XML 数据集转换为可读的结构。通过将其转换为 CSV、Excel 或数据库等格式，可以轻松完成此操作。
从 XML 生成数据集的原因？
- XML 使您可以轻松处理机器学习模块。
- 它可以跨多个平台高效工作，共享和访问 R、Python 和 Java 等数据。
- XML 通常用于在对象检测或语言处理过程中标记训练数据。
- XML 对于人类和机器来说都很容易阅读；您可以跟踪更改并管理数据集的版本。
- 与机器一样的 XML 数据集，您可以跟踪更改并管理数据集的版本。
- 结构良好的 XML 数据集可以轻松实现从原始数据到模型训练的流程自动化。
如何使用不同的方法从 XML 创建数据集
方法 1：使用 MS Excel 从 XML 创建数据集
Microsoft Excel 允许用户导入 XML 文件并将其转换为可读的表格格式。
- 打开 Excel 并转到文件> 打开并选择您的 XML 文件。
- Excel 可能会提示您使用 XML 表。点击好的。
- 您的 XML 元素将显示在表格格式。
- 将文件另存为 .XLSX或将其导出为 .csv 以完成转换。
- 这是最简单的方法之一下载 XML 数据集并将其转换以供立即使用。
方法2：使用Python ElementTree生成XML数据集）
Python 提供了强大的库（如 xml.etree.ElementTree）来解析 XML 文件并生成数据集。
python
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import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
tree =ET.parse(‘data.xml’)
root = tree.getroot()
data =[]
For record in root.findall(‘employee’):
row ={
‘name’: record.find(‘name’).text,
‘Age’: record.find(‘age’).text,
‘department’: record.find(‘department’).text
}
data.append(row)
df = pd.DataFrame(data)
df.to csv(‘xml_dataset.csv’, index=False)
方法 3：使用在线工具从 XML 生成数据集
如果您对编码感到不舒服，一些免费的在线工具可以帮助您从 XML 加载数据集并将其转换为 CSV 或 Excel 文件。
流行的工具包括：
推荐阅读：如何从头开始创建数据集？一切都有解释
- XMLGrid.net
- 转换CSV.com
- reeFormatter.com/xml-to-csv-converter
方法 4：如何在记事本或文本编辑器中从 XML 创建数据集
您可以轻松地手动编写 XML 数据或使用脚本或在线转换器进行转换
xml
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Alice
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Bob
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从 XML 创建数据集时应遵循的技巧
- 更改之前备份原始 XML
- 转换为 CSV 或 Excel 时使用标题
- 标签名称应该简单易懂
- 每个标签都应该有一个开始和结束
- 导入之前检查 XML 的结构
结论
创建这个 XML 文件对您来说可能有点困难，但是如果您稍加练习，那么这项工作就会变得非常容易。您可以使用 Excel、在线转换器、Python、文本编辑器为您的工作创建 XML 数据集。当您了解基本结构并学会从xml文件加载数据时，您可以轻松地进行数据分析、机器学习和软件开发。始终牢记最佳实践，以便您的数据集能够适用于每个系统。
需要帮助吗？
如果您对如何从 XML 创建数据集有疑问，或者想了解有关处理 XML 数据的工具的更多信息，您可以联系我们的支持团队，他们 24/7 全天候为您提供帮助，满足您的数据处理需求。