如何将Pandas DataFrame转换为指定格式的XML树形结构？

直接通过Pandas的行遍历功能，结合字符串格式化即可快速生成目标格式的内容，以下是两种可行实现方式：

方法一：使用apply函数处理每行 #

import pandas as pd
from io import StringIO

# 构建原始DataFrame
df_str = """
Name        Type     Format
loan1        i       type:num;width:10
loan2        a       type:char;width:2
loan3        i       type:date;width:8;dec:0
"""
df = pd.read_csv(StringIO(df_str.strip()), sep='\s\s+', engine='python')

# 定义转换函数：将单行数据转为<th>标签
def generate_th_tag(row):
    return f'<th name="{row["Name"]}" type="{row["Type"]}" format="{row["Format"]}">{row["Name"]}</th>'

# 批量生成所有标签并拼接成字符串
result = '\n'.join(df.apply(generate_th_tag, axis=1))

# 打印结果
print(result)

# 保存为文件（可选）
with open('output.xml', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(result)

方法二：使用iterrows()遍历行（更直观） #

# 承接上面的df对象
result = '\n'.join([
    f'<th name="{row.Name}" type="{row.Type}" format="{row.Format}">{row.Name}</th>'
    for _, row in df.iterrows()
])

# 输出或保存文件同方法一

说明 #

• 两种方法本质都是遍历DataFrame的每一行，将Name、Type、Format字段填充到XML标签模板中。
• 最终生成的result就是符合要求的字符串，可直接打印输出，或写入TXT/XML文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者William