將XML轉換為CSV的5種簡單方法

可擴展標記語言（XML）和逗號分隔值（CSV）被廣泛用於數據存儲。然而，它們的用途截然不同。XML擅長使用可自訂的標籤存儲複雜的嵌套數據，非常適合API和配置。然而，CSV將信息簡化為輕量級、電子表格就緒的表格。它非常適合分析、報告和導入數據庫。

當以下情況發生時，轉換變得至關重要：

您需要更快的數據處理（CSV在Excel等工具中比XML加載更快）。
您的工作流程需要扁平化、表格化的數據（例如，機器學習模型或BI工具）。
您與缺乏XML解析器但普遍理解CSV的團隊共享文件。

對於與您的數據轉換無縫集成的PDF工作流程，像PDF Agile這樣的工具（一個用於編輯、壓縮和轉換PDF的全方位解決方案）可以幫助在整個過程中維護文檔的完整性。

無論您是開發人員、分析師還是商業用戶，本指南涵蓋了從適合初學者的工具到進階自動化的5種萬無一失的方法。

關鍵區別：

XML格式：

使用標籤（<data>value</data>）來結構化層次數據。
由於其靈活性，非常適合API、配置和網路服務。
缺點：冗長的語法使文件變大且難以以原始形式閱讀。

CSV格式：

將數據存儲為純文本，用逗號分隔值（例如，姓名、年齡、電子郵件）。
非常適合電子表格、數據庫和數據分析工具（Excel、Python、R）。
缺點：缺乏對嵌套或複雜數據結構的支持。

何時應將XML轉換為CSV？

✅ 導入到Excel/Google Sheets – CSV原生支持。
✅ 數據分析 – 工具如Python的pandas與CSV配合更好。
✅ 減少文件大小 – CSV通常比XML更小。
✅ 自動化 – 在腳本中解析更簡單。

讓我們探索5種可靠的方法，從適合初學者到進階！

方法1：線上轉換工具（快速且簡單）

將XML轉換為CSV沒有比這更簡單的方法了！線上轉換工具在您需要快速結果而無需安裝軟體時非常完美。這些基於網路的解決方案處理技術性繁重的工作——從XML標籤中提取數據並將其重新結構化為乾淨的CSV列——全部通過直觀的界面。

為什麼選擇此方法？

零設置：直接在您的瀏覽器中工作（Chrome、Firefox、Edge等）。
通用訪問：可在Windows、Mac、Linux甚至移動設備上使用。
適合初學者：無需編碼或進階技能。

逐步過程：

1. 找到一個可靠的線上轉換器：

在您的瀏覽器中搜索“XML到CSV轉換器”。
選擇一個評價良好且無文件大小限制的工具。

2. 上傳您的XML文件：

拖放或點擊“瀏覽”從您的電腦中選擇。
某些工具支持雲存儲（Google Drive、Dropbox）。

逐步過程

3. 調整設置（如果可用）：

分隔符：選擇逗號（,）、分號（;）或製表符（\t）。
編碼：UTF-8通常是最佳選擇。
標題行：如果您的XML有字段名稱，請啟用。

逐步過程

4. 轉換並下載：

點擊“轉換”並等待幾秒。
將CSV文件保存到您的設備。

逐步過程

優點：

✔ 即時結果 – 無需安裝軟體。
✔ 跨平台 – 適用於Windows、Mac、Linux甚至移動設備。
✔ 用戶友好 – 簡單的界面，無需技術技能。

缺點：

❌ 隱私問題 – 避免上傳敏感數據。
❌ 文件大小限制 – 免費工具通常限制文件為50-100 MB。
❌ 依賴網路 – 無離線訪問。

最適合：

快速、一次性轉換。
需要無煩惱解決方案的用戶。

方法2：Microsoft Excel（最適合Office用戶）

對於已在Microsoft生態系統中工作的專業人士，Excel提供了一個內建、無需額外功能的解決方案，可將XML轉換為CSV，而無需依賴第三方工具。當您需要在將層次XML轉換為扁平CSV格式的過程中保留數據結構時，此方法表現出色——所有這些都在熟悉的Excel工作流程中完成。

為什麼選擇此方法？

✅ 原生集成 – 無需額外安裝（適用於Excel 2013及更高版本）。
✅ 數據預覽與清理 – Power Query編輯器允許您在轉換前重塑、過濾或修復錯誤。
✅ 離線訪問 – 處理敏感文件無需上傳到雲端。
✅ 批量潛力 – 雖然手動操作，但您可以錄製宏來自動化重複轉換。

逐步過程：

1. 打開Excel → 轉到資料

2. 點擊“取得資料” → “從文件” → “從XML”。

方法2：Microsoft Excel（最適合Office用戶）

3. 瀏覽並選擇您的XML文件 → 點擊“導入”。

4. Excel將在Power Query編輯器中預覽數據。如果需要，使用“轉換數據”來清理或重塑它。

6. 點擊“關閉並加載”以導入到工作表。

逐步過程

7. 保存為CSV：文件 → 另存為 → 選擇CSV（逗號分隔）。

方法2：Microsoft Excel（最適合Office用戶）

優點：

✔ 無需額外工具 – 內建於Excel。
✔ 保留數據結構 – 處理屬性和嵌套標籤良好。
✔ 編輯選項 – 在保存前清理數據。

缺點：

❌ 自動化有限 – 多個文件的手動過程。
❌ 複雜XML可能失敗 – 需要Power Query調整。

最適合：

經常使用Excel的商業專業人士。
中等大小的XML文件（小於10MB）。

方法3：Python（最適合自動化和批量處理）

在處理大規模XML轉換或需要將數據處理集成到自動化工作流程中時，Python成為強大的解決方案。它對於需要在數據變更中精確、自訂和可重複性的開發人員、數據工程師和分析師特別有價值。

為什麼選擇此方法？

✅ 無與倫比的效率 – 通過最少的代碼在幾秒內處理數千個XML文件。
✅ 完全控制 – 在導出為CSV之前，精確清理、過濾或轉換數據。
✅ 無縫集成 – 自然適應數據管道、ETL過程和計劃任務。
✅ 平台獨立性 – 在Windows、Mac和Linux系統上同樣運行良好。
✅ 豐富的生態系統 – 利用強大的庫如pandas、lxml或xmltodict滿足專業需求。

此方法在以下情況下表現出色：

您正在處理需要謹慎處理的複雜XML架構。
您的項目需要可重複、版本控制的數據處理。
您預計定期轉換作為持續工作流程的一部分。

雖然需要基本的編程知識，但長期的時間節省和靈活性使Python成為處理大量數據轉換任務的技術用戶的首選。

逐步過程：

1. 安裝Python（如果尚未安裝）。

2. 安裝pandas庫：

bash
複製
pip install pandas

3. 運行此腳本：

python
複製
import pandas as pd
df = pd.read_xml('input.xml')
df.to_csv('output.csv', index=False)

4. 進行批量處理：

python
複製
import glob
for xml_file in glob.glob("*.xml"):
    df = pd.read_xml(xml_file)
    df.to_csv(xml_file.replace(".xml", ".csv"), index=False)

或者，您也可以簡單地打開Python並將給定的代碼粘貼到那裡。

# 導入所需的庫
import xml.etree.ElementTree as Xet
import pandas as pd
cols = ["name", "phone", "email", "date", "country"]
rows = []
# 解析XML文件
xmlparse = Xet.parse('sample.xml')
root = xmlparse.getroot()
for i in root:
    name = i.find("name").text
    phone = i.find("phone").text
    email = i.find("email").text
    date = i.find("date").text
    country = i.find("country").text
    rows.append({"name": name,
                 "phone": phone,
                 "email": email,
                 "date": date,
                 "country": country})
df = pd.DataFrame(rows, columns=cols)
# 將數據框寫入csv
df.to_csv('output.csv')

優點：

✔ 處理數千個文件在幾秒內完成。
✔ 可自訂 – 在導出前過濾、清理或轉換數據。
✔ 離線工作 – 無需網路。

缺點：

❌ 需要編碼知識 – 不適合初學者。
❌ 需要設置 – 必須安裝Python和庫。

最適合：

開發人員和數據分析師。
大規模XML轉換。

方法4：Notepad++（手動編輯小文件）

對於快速、一次性轉換小XML文件，Notepad++提供了一個輕量級解決方案，無需複雜工具或編碼知識。當您需要快速編輯或處理簡單的XML結構而無需專用軟體的開銷時，此方法非常理想。

為什麼選擇此方法？

✅ 無需安裝麻煩 – 使用免費、廣泛可用的文本編輯器。
✅ 適合微小文件 – 最適合小於50-100行的XML文檔。
✅ 完全控制輸出 – 在保存為CSV之前手動調整數據。
✅ 正則表達式功能 – 高級查找/替換功能可高效移除標籤。

逐步過程：

步驟1：在Notepad++中準備XML

打開XML文件 → 選擇所有文本（Ctrl+A） → 複製（Ctrl+C）。
啟動Notepad++ → 貼上內容（Ctrl+V）。
刪除前兩行（例如，XML聲明標籤）。

"SourceOptions
XPath/RenderXSL"

（供用戶複製）

步驟2：設置語言格式

點擊頂部菜單中的“語言” → 選擇“XML”（啟用語法高亮）。

步驟2_設置語言格式

步驟3：保存處理後的文件

轉到文件 → 另存為 → 以.xml格式保存修改後的內容。

步驟3_保存處理後的文件

步驟4：導入到Excel

打開Excel → 點擊文件 → 打開 → 瀏覽。
選擇您保存的XML文件 → 點擊打開。
在彈出窗口中：
- 選擇“作為XML表” → 點擊確定。
- 確認任何架構警告，點擊確定。
數據出現在Excel中 → 保存為CSV：文件 → 另存為 → 選擇CSV（逗號分隔）。

步驟4_導入到Excel

優點：

✔ 無需額外軟體 – 使用免費文本編輯器。
✔ 適合微小文件（小於50行）。

缺點：

❌ 容易出錯 – 嵌套XML會破壞結構。
❌ 耗時 – 大文件需要手動操作。

最適合：

對小XML文件進行快速修復。

方法5：命令行（Linux/Mac高級用戶）

對於生活在終端中的系統管理員和開發人員，命令行工具提供了最有效且可腳本化的方式將XML轉換為CSV。此方法非常適合伺服器環境、自動化腳本或批量處理，在這些環境中GUI工具不可用或不實用。

為什麼選擇此方法？

✅ 極快速度 – 無需GUI開銷即可即時處理文件
✅ 完全自動化 – 無縫集成到cron作業和shell腳本中
✅ 資源高效 – 在最小系統資源上運行（理想適用於伺服器）
✅ 強大過濾 – 與grep、awk或sed結合進行高級預處理

逐步過程：

1. 安裝xmlstarlet：

bash
複製
sudo apt install xmlstarlet  # Ubuntu/Debian
brew install xmlstarlet      # Mac

2. 運行轉換：

bash
複製
xmlstarlet sel -T -t -m /root -v "concat(node1,',',node2)" -n input.xml > output.csv

優點：

✔ 輕量級 – 無GUI開銷。
✔ 可腳本化 – 集成到自動化工作流程中。

缺點：

❌ 複雜語法 – 不適合初學者。

最適合：

伺服器管理員和進階Linux用戶。

結論：您應該選擇哪種方法？

最終建議：

方法	最適合	難度	速度
線上轉換器	小型、快速任務	⭐☆☆☆☆	⚡⚡⚡⚡⚡
Excel	商業用戶	⭐⭐☆☆☆	⚡⚡⚡⚡
Python	批量/自動化	⭐⭐⭐☆☆	⚡⚡⚡⚡⚡
Notepad++	微小XML編輯	⭐⭐☆☆☆	⚡⚡
命令行	Linux/伺服器環境	⭐⭐⭐⭐☆	⚡⚡⚡⚡

對於大多數用戶：Excel或線上轉換器（如果隱私不是問題）。
對於自動化：Python是最佳選擇。
對於大規模處理：結合Python + 命令行。

每種情況都有解決方案。

對於端到端文檔管理，將這些方法與PDF Agile結合使用，以：

保護敏感CSV輸出為密碼保護的PDF
壓縮大型報告以便於共享
編輯或合併轉換後的數據為精美的文檔

最終提示：將本指南收藏以備將來的數據項目使用！

將XML轉換為CSV的5種簡單方法 – 終極指南

從線上工具到Python：將XML資料轉換為CSV的指南。

關鍵區別：

何時應將XML轉換為CSV？

方法1：線上轉換工具（快速且簡單）

為什麼選擇此方法？

逐步過程：

優點：

缺點：

最適合：

方法2：Microsoft Excel（最適合Office用戶）

為什麼選擇此方法？

逐步過程：

優點：

缺點：

最適合：

方法3：Python（最適合自動化和批量處理）

為什麼選擇此方法？

此方法在以下情況下表現出色：

逐步過程：

優點：

缺點：

最適合：

方法4：Notepad++（手動編輯小文件）

為什麼選擇此方法？

逐步過程：

步驟1：在Notepad++中準備XML

步驟2：設置語言格式

步驟3：保存處理後的文件

步驟4：導入到Excel

優點：

缺點：

最適合：

方法5：命令行（Linux/Mac高級用戶）

為什麼選擇此方法？

逐步過程：

優點：

缺點：

最適合：

結論：您應該選擇哪種方法？

最終建議：

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