Python怎么将CSV数据转换为XML格式

Python 将 CSV 转 XML 可用 csv 模块和 xml.etree.ElementTree 实现：用 DictReader 读取为字典，ElementTree 构建节点并自动转义特殊字符，空值处理为留空标签或 ”N/A”，pandas 适用于复杂映射与美化输出。

Python 将 CSV 数据转换为 XML 格式，核心是读取 CSV 内容、按行构造 XML 结构、写入文件。关键在于合理设计 XML 标签名、处理特殊字符（如 & 等）、保持数据完整性。

用 csv 模块读取 + xml.etree.ElementTree 生成 XML

这是最轻量、无需额外安装包的方式，适合结构清晰的 CSV 文件。

• 用 csv.DictReader 逐行读取，每行自动转为字典，键为列名，值为对应字段
• 用 xml.etree.ElementTree 创建根节点（如），再为每行添加子节点（如），内部嵌套字段节点（如Alice）
• 注意：ElementTree 会自动转义 、>、& 等字符，无需手动处理
• 最后调用 tree.write("output.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True) 保存

处理含空值、引号或换行符的 CSV

真实 CSV 常有缺失值、多行文本或带双引号的字段，需稍作预处理。

• DictReader 默认能正确解析被双引号包裹的含逗号 / 换行字段，无需额外操作
• 空值（如空字符串或 None）可统一转为"N/A" 或留空标签（），避免生成 这种冗余结构
• 若某字段含非法 XML 字符（如控制字符），可用正则清理：re.sub(r'[x00-x08x0bx0cx0e-x1f]', '', text)

用 pandas + 自定义 XML 生成函数（适合复杂映射）

当需要重命名字段、合并列、添加固定属性或分层结构时，pandas 更灵活。

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• 先用 pd.read_csv("input.csv") 加载，可指定 dtype=str 避免数字被误转
• 遍历 DataFrame 行：for _, row in df.iterrows():，手动构建每个……，支持动态属性和嵌套逻辑
• 例如：把 first_name 和last_name拼成John Doe
• 最后用 xml.dom.minidom 美化输出（非必需，但提升可读性）

基本上就这些。不用第三方库就能搞定，重点是理清 CSV 列与 XML 节点的对应关系，再注意 编码 和特殊字符即可。