Pandas read_xml（）メソッドテスト戦略

Question

現在、 pandas I/O tools はread_xml()メソッドと対応するto_xml()メソッドを保持していません。ただし、 read_json は、データフレームのインポート用にツリー状の構造を実装できることを証明し、マークアップ形式では read_html を実装します。

pandasチームがそのようなread_xmlメソッドを将来のpandas=バージョンで検討する場合、どの実装を追求しますか：iterfind()を備えた組み込みxml.etree.ElementTreeの解析またはiterparse()関数またはサードパーティモジュール、XPath 1.0およびXSLT 1.0メソッドを含むlxml

以下は、シンプルでフラットな要素中心のXML入力での4つのメソッドタイプのテスト実行です。ルートのすべての第2レベルの子に対して一般化された解析がすべて設定され、各メソッドはまったく同じpandasデータフレーム。辞書のリストで最後の呼び出しpd.Dataframe()を除く。XSLTメソッドはXMLをStringIO()でキャストされたpd.read_csv()のCSV。

質問（マルチパート）

• パフォーマンス：ファイルが反復的に解析されるため、大きなファイルに推奨されることが多いiterparseが遅いことをどのように説明しますか？部分的にifロジックチェックによるものですか？

• メモリ：CPUメモリはI/O呼び出しのタイミングと相関していますか？ XSLTとXPath 1.0は、解析するためにファイル全体をメモリで読み取る必要があるため、大きなXMLドキュメントではうまくスケーリングしない傾向があります。

• 戦略：辞書のリストはDataframe()呼び出しに最適な戦略ですか？次の興味深い回答を参照してください。 generator versionおよび iterwalk user-defined version。データフレームへの両方のアップキャストリスト。

InputData（Stack Overflowの現在の 年ごとの上位ユーザー うちのpandas友達が含まれています）

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
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Pythonメソッド

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)))

タイミング（現在のXMLおよび子の25倍のXML（つまり、900 StackOverflowユーザーレコード））

# 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

Answer 1

パフォーマンス：ファイルが反復的に解析されるため、大きなファイルにしばしば推奨される遅いiterparseをどのように説明しますか？ ifロジックのチェックが原因の一部ですか？

pythonコードは毎回評価されるため、より多くのpythonコードが遅くなると仮定します。pypyのようなJITコンパイラを試しましたか？

iを削除して_first_tag_のみを使用すると、かなり高速になるようです。そのため、一部にはifロジックチェックが原因です。

_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
_

最後のifチェックの目的を理解したかどうかはわかりませんでしたが、空白のみの要素を失いたくなる理由もわかりません。最後のifを削除すると、一貫して少し時間が削られます。

_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
_

現在、これらのパフォーマンスの改善の有無にかかわらず、iterparseバージョンは非常に大きなデータフレームを生成するようです。動作する高速バージョンのようです：

_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
_

メモリ：CPUメモリはI/O呼び出しのタイミングと相関していますか？ XSLTとXPath 1.0は、解析するためにファイル全体をメモリで読み取る必要があるため、大きなXMLドキュメントではうまくスケーリングしない傾向があります。

「I/Oコール」が何を意味するのか完全にはわかりませんが、ドキュメントがキャッシュに収まるほど小さい場合、キャッシュから他の多くのアイテムを排除しないため、すべてがはるかに高速になります。

戦略：辞書のリストはDataframe（）呼び出しに最適な戦略ですか？これらの興味深い回答を参照してください：ジェネレーターバージョンとiterwalkユーザー定義バージョン。データフレームへの両方のアップキャストリスト。

リストのメモリ使用量は少ないため、使用する列の数によっては、顕著な違いが生じる可能性があります。もちろん、これにはXMLタグが一貫した順序である必要があります。 DataFrame()呼び出しは、すべての行で辞書のキーを検索する必要がないため、どの列の値がどの値であるかを把握する必要があるため、作業量を減らす必要があります。