如今，如何從 XML 創建數據集是一個常見問題。數據集對於使整個數據得到良好的維護和結構化非常重要。如今，數據在各個領域都變得非常重要。無論是 IT、營銷還是無處不在的在線業務，都需要用戶可以輕鬆理解的數據。
每天處理大量數據，如果這些數據具有清晰的格式，那麼做出決策和完成工作就會變得更加容易。這就是為什麼用戶希望他們的數據採用可以在 Python 或 Excel 等工具中使用的格式，這樣報告和分析變得很容易。在本文中，我們將了解有關 XML 數據集的每個細節以及如何從 XML 創建數據集？
XML 數據集是指以 XML 格式存儲的數據，其中數據的結構正確。 XML 通常用於存儲數據並將其從一個系統傳輸到另一個系統，就像每條數據都包含在自定義標籤中一樣，例如：
與電子表格不同，XML 默認情況下不按行和列存儲數據。這就是為什麼，如果您想有效地使用這些數據，特別是進行數據分析或處理，您需要將 XML 數據集轉換為可讀的結構。通過將其轉換為 CSV、Excel 或數據庫等格式，可以輕鬆完成此操作。
從 XML 生成數據集的原因？
- XML 使您可以輕鬆處理機器學習模塊。
- 它可以跨多個平台高效工作，共享和訪問 R、Python 和 Java 等數據。
- XML 通常用於在對象檢測或語言處理過程中標記訓練數據。
- XML 對於人類和機器來說都很容易閱讀；您可以跟踪更改並管理數據集的版本。
- 與機器一樣的 XML 數據集，您可以跟踪更改並管理數據集的版本。
- 結構良好的 XML 數據集可以輕鬆實現從原始數據到模型訓練的流程自動化。
如何使用不同的方法從 XML 創建數據集
方法 1：使用 MS Excel 從 XML 創建數據集
Microsoft Excel 允許用戶導入 XML 文件並將其轉換為可讀的表格格式。
- 打開 Excel 並轉到文件> 打開並選擇您的 XML 文件。
- Excel 可能會提示您使用 XML 表。點擊好的。
- 您的 XML 元素將顯示在表格格式。
- 將文件另存為 .XLSX或將其導出為 .csv 以完成轉換。
- 這是最簡單的方法之一下載 XML 數據集並將其轉換以供立即使用。
方法2：使用Python ElementTree生成XML數據集）
Python 提供了強大的庫（如 xml.etree.ElementTree）來解析 XML 文件並生成數據集。
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：使用在線工具從 XML 生成數據集
如果您對編碼感到不舒服，一些免費的在線工具可以幫助您從 XML 加載數據集並將其轉換為 CSV 或 Excel 文件。
流行的工具包括：
推薦閱讀：如何從頭開始創建數據集？一切都有解釋
- XMLGrid.net
- 轉換CSV.com
- reeFormatter.com/xml-to-csv-converter
方法 4：如何在記事本或文本編輯器中從 XML 創建數據集
您可以輕鬆地手動編寫 XML 數據或使用腳本或在線轉換器進行轉換
xml
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Alice
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Bob
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從 XML 創建數據集時應遵循的技巧
- 更改之前備份原始 XML
- 轉換為 CSV 或 Excel 時使用標題
- 標籤名稱應該簡單易懂
- 每個標籤都應該有一個開始和結束
- 導入之前檢查 XML 的結構
結論
創建這個 XML 文件對您來說可能有點困難，但是如果您稍加練習，那麼這項工作就會變得非常容易。您可以使用 Excel、在線轉換器、Python、文本編輯器為您的工作創建 XML 數據集。當您了解基本結構並學會從xml文件加載數據時，您可以輕鬆地進行數據分析、機器學習和軟件開發。始終牢記最佳實踐，以便您的數據集能夠適用於每個系統。
需要幫助嗎？
如果您對如何從 XML 創建數據集有疑問，或者想了解有關處理 XML 數據的工具的更多信息，您可以聯繫我們的支持團隊，他們 24/7 全天候為您提供幫助，滿足您的數據處理需求。