熊猫read_xml（）方法测试策略
当前，pandas I / O工具没有维护read_xml()方法，而相应的工具to_xml()。但是，read_json证明可以为数据帧导入和read_html标记格式实现树状结构。 如果大熊猫团队会考虑这样一个read_xml为未来大熊猫版本的方法，他们会追求什么实现：使用内置的解析xml.etree.ElementTree其iterfind()或iterparse()功能或第三方模块，lxml其XPath 1.0和XSLT 1.0的方法呢？ 以下是我在简单，扁平，以元素为中心的XML输入上针对四种方法类型的测试运行。所有这些都针对root的任何第二级子级进行了通用解析，并且每种方法都应产生完全相同的pandas数据帧。除最后一次调用外pd.Dataframe()，所有其他功能都在词典列表中。XSLT方法将XML转换为CSV，以便StringIO()在中进行转换pd.read_csv()。 问题 （多部分） 性能：您如何解释由于iterparse迭代解析文件而通常建议对较大文件使用的速度较慢的速度？部分原因是由于if逻辑检查吗？ 内存：CPU内存是否与I / O调用中的时间相关？XSLT和XPath 1.0在较大的XML文档中往往无法很好地扩展，因为必须在内存中读取整个文件才能进行解析。 策略：词典列表是Dataframe()呼叫的最佳策略吗？请参阅以下有趣的答案：生成器版本和iterwalk用户定义版本。两个上载列表到数据帧。 输入数据（Stack Overflow当前的年度最大用户，其中包括我们的熊猫朋友） <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <stackoverflow> <topusers> <user>Gordon Linoff</user> <link>http://www.stackoverflow.com//users/1144035/gordon-linoff</link> <location>New York, United States</location> <year_rep>5,985</year_rep> <total_rep>499,408</total_rep> <tag1>sql</tag1> <tag2>sql-server</tag2> <tag3>mysql</tag3> </topusers> <topusers> <user>Günter Zöchbauer</user> <link>http://www.stackoverflow.com//users/217408/g%c3%bcnter-z%c3%b6chbauer</link> <location>Linz, Austria</location> <year_rep>5,835</year_rep> <total_rep>154,439</total_rep> <tag1>angular2</tag1> <tag2>typescript</tag2> <tag3>javascript</tag3> </topusers> <topusers> <user>jezrael</user> …