Estratégias de teste do método Pandas read_xml ()

Atualmente, as ferramentas Pandas I / O não mantêm um read_xml()método e a contraparte to_xml(). No entanto, read_jsonprova que estruturas semelhantes a árvores podem ser implementadas para importação de dataframe e read_htmlpara formatos de marcação.

Se a equipe de pandas faz considerar tal read_xmlmétodo para uma versão futura pandas, que a implementação que iria prosseguir: análise com built-in xml.etree.ElementTreecom as suas iterfind()ou iterparse()funções ou o módulo de terceiros, lxml1.0 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 iterparsegeralmente recomendada para arquivos maiores à medida que o arquivo é analisado iterativamente? É parcialmente devido às ifverificações 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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</stackoverflow>

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>&#xa;</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>&quot;</xsl:text>
              </xsl:if>
              <xsl:value-of select="." />
                <xsl:choose>
                   <xsl:when test="position() != last()">
                      <xsl:text>&quot;,&quot;</xsl:text>
                   </xsl:when>
                   <xsl:otherwise>
                      <xsl:text>&quot;&#xa;</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

DESEMPENHO: Como você explica a iterparação mais lenta geralmente recomendada para arquivos maiores à medida que o arquivo é analisado iterativamente? É parcialmente devido às verificações de lógica if?

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 ie usar first_tagapenas, parece ser um pouco mais rápido, então sim, é em parte devido às verificações de lógica if:

def read_xml_iterparse2(path):
    data = []
    inner = {}
    first_tag = None
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        if not first_tag:
           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

    df = pd.DataFrame(data)    

%timeit read_xml_iterparse(path)
# 10 loops, best of 5: 33 ms per loop
%timeit read_xml_iterparse2(path)
# 10 loops, best of 5: 23 ms per loop

Não tinha certeza de ter entendido o propósito da última ifverificação, mas também não tenho certeza de por que você iria querer perder apenas os elementos de espaço em branco. Remover o último ifconsistentemente reduz um pouco de tempo:

def read_xml_iterparse3(path):
    data = []
    inner = {}
    first_tag = None
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        if not first_tag:
           first_tag = el.tag

        if el.tag == first_tag and len(inner) != 0:
            data.append(inner)            
            inner = {}

        inner[el.tag] = el.text

    df = pd.DataFrame(data)    

%timeit read_xml_iterparse(path)
# 10 loops, best of 5: 34.4 ms per loop
%timeit read_xml_iterparse2(path)
# 10 loops, best of 5: 24.5 ms per loop
%timeit read_xml_iterparse3(path)
# 10 loops, best of 5: 20.9 ms per loop

Agora, com ou sem essas melhorias de desempenho, sua versão iterparse parece produzir um dataframe extragrande. Esta parece ser uma versão rápida e funcional:

def read_xml_iterparse5(path):
    data = []
    inner = {}
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        # /ending parents trigger a new row, and in our case .text is \n followed by spaces.  it would be more reliable to pass 'topusers' to our read_xml_iterparse5 as the .tag to check
        if el.text and el.text[0] == '\n':
            # ignore /stackoverflow
            if inner:
                data.append(inner)
                inner = {}
        else:
            inner[el.tag] = el.text

    return pd.DataFrame(data)    

print(read_xml_iterfind(path).shape)
# (900, 8)
print(read_xml_iterparse(path).shape)
# (7050, 8)
print(read_xml_lxml_xpath(path).shape)
# (900, 8)
print(read_xml_lxml_xsl(path).shape)
# (900, 8)
print(read_xml_iterparse5(path).shape)
# (900, 8)
%timeit read_xml_iterparse5(path)
# 10 loops, best of 5: 20.6 ms per loop

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.

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.

ESTRATÉGIA: A lista de dicionários é uma estratégia ótima para a chamada Dataframe ()? Veja estas respostas interessantes: versão do gerador e uma versão definida pelo usuário do iterwalk. Ambas as listas de upcast para dataframe.

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.