Estrategias de prueba del método pandas read_xml ()

109

Actualmente, las herramientas de E / S de pandas no mantienen un read_xml()método y la contraparte to_xml(). Sin embargo, read_jsondemuestra que se pueden implementar estructuras en forma de árbol para la importación de marcos de datos y read_htmlpara formatos de marcado.

Si el equipo de pandas hace considerar un tal read_xmlmétodo para una versión futura pandas, ¿qué aplicación tendría que perseguir: el análisis con una función de xml.etree.ElementTreecon sus iterfind()o iterparse()funciones o el módulo de terceros, lxml1.0 y XSLT 1.0 métodos con su XPath?

A continuación se muestran mis ejecuciones de prueba para cuatro tipos de métodos en una entrada XML simple, plana y centrada en elementos. Todos están configurados para el análisis generalizado de cualquier elemento secundario de raíz de segundo nivel y cada método debe producir exactamente el mismo marco de datos de pandas. Todas menos las últimas llamadas pd.Dataframe()a la lista de diccionarios. El método XSLT transforma XML a CSV para su fundido StringIO()en pd.read_csv().

Pregunta (varias partes)

  • RENDIMIENTO: ¿Cómo se explica la lentitud iterparserecomendada a menudo para archivos más grandes cuando el archivo se analiza de forma iterativa? ¿Se debe en parte a las ifcomprobaciones lógicas?

  • MEMORIA: ¿Se correlaciona la memoria de la CPU con los tiempos en las llamadas de E / S? XSLT y XPath 1.0 tienden a no escalar bien con documentos XML más grandes, ya que el archivo completo debe leerse en la memoria para analizarlo.

  • ESTRATEGIA: ¿Es la lista de diccionarios una estrategia óptima para Dataframe()llamar? Vea estas interesantes respuestas: la versión del generador y una versión definida por el usuario de iterwalk . Ambas listas de upcast a dataframe.

Datos de entrada (los principales usuarios actuales de Stack Overflow por año de los cuales están incluidos nuestros amigos pandas)

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Métodos de 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)))

Tiempos (con XML actual y XML con 25 veces los hijos (es decir, 900 registros de usuario de 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
python xml pandas xslt xpath Parfait
fuente
10
Hasta donde yo sé, esto también se discute en pandas github. ¿Quizás abrir un problema allí?
westr

Respuestas:

1

RENDIMIENTO: ¿Cómo se explica el iterparse más lento que a menudo se recomienda para archivos más grandes cuando el archivo se analiza de forma iterativa? ¿Se debe en parte a las verificaciones de la lógica if?

Asumiría que más código Python lo haría más lento, ya que el código Python se evalúa cada vez. ¿Has probado un compilador JIT como pypy?

Si elimino iy uso first_tagsolo, parece ser un poco más rápido, así que sí, en parte se debe a las verificaciones de la 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

No estaba seguro de haber entendido el propósito de la última ifverificación, pero tampoco estoy seguro de por qué querría perder elementos de solo espacios en blanco. Quitar la última ifconstantemente reduce un poco de tiempo:

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

Ahora, con o sin esas mejoras de rendimiento, su versión dispersa parece producir un marco de datos extra grande. Aquí parece haber una versión rápida y 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

MEMORIA: ¿Se correlaciona la memoria de la CPU con los tiempos en las llamadas de E / S? XSLT y XPath 1.0 tienden a no escalar bien con documentos XML más grandes, ya que el archivo completo debe leerse en la memoria para analizarlo.

No estoy totalmente seguro de lo que quiere decir con "llamadas de E / S", pero si su documento es lo suficientemente pequeño como para caber en el caché, entonces todo será mucho más rápido ya que no eliminará muchos otros elementos del caché.

ESTRATEGIA: ¿La lista de diccionarios es una estrategia óptima para la llamada a Dataframe ()? Vea estas interesantes respuestas: la versión del generador y una versión definida por el usuario de iterwalk. Ambas listas de upcast a dataframe.

Las listas usan menos memoria, por lo que, dependiendo de cuántas columnas tenga, podría marcar una diferencia notable. Por supuesto, esto requiere que sus etiquetas XML estén en un orden coherente, lo que parece ser. La DataFrame()llamada también necesitaría hacer menos trabajo, ya que no tiene que buscar claves en el diccionario en cada fila, para averiguar qué columna es para qué valor.

Jayen
fuente
Gracias por su respuesta. Sin embargo, su respuesta parece ser general para Python y no los métodos XML específicos propuestos para Pandas. ¿Tal vez un ejemplo de codificación específico pueda ilustrar mejor como la idea JIT o Cython usando el ejemplo reproducible anterior?
Parfait
¿Quizás no entendí tus preguntas? Si algo se aplica a todo el código Python, entonces se aplica a su código Python. Si está buscando ejemplos de código, no quedó claro en su pregunta.
Jayen