Pandas不原生支持XML导出，截至2.2版本无to_xml()方法；推荐用to_dict()结合xml.etree.ElementTree手动构造，需处理NaN、中文编码、非法列名等问题，并避免使用非主流第三方包。

XML导出不是Pandas原生支持的功能

Pandas没有内置的to_xml()方法（截至2.2版本），直接调用df.to_xml()会抛出AttributeError。这不是你代码写错了，是功能确实没实装——官方GitHub上长期有相关PR和讨论，但尚未合并进主线。

用to_dict() + xml.etree.ElementTree手动构造最稳妥

这是生产环境推荐做法：可控、无额外依赖、兼容所有Pandas版本。核心思路是把DataFrame转为记录列表，逐条生成Element节点，再统一包装根元素。

常见错误包括：NaN导致TypeError、中文字符编码失败、列名含空格或特殊字符引发XML格式错误。

• 先用df.fillna("")或df.astype(str)统一字段类型，避免None/NaN传入ElementTree
• 根节点名建议显式指定（如"data"），不要硬编码为"root"——业务系统常依赖特定根名
• 列名自动转为XML标签名时，需替换非法字符：空格→"_"，"-"→"_"，开头数字加前缀（如"col_123"）

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
def df_to_xml(df, root_name="data", row_name="record"):
root = ET.Element(rootname)
for , row in df.iterrows():
record = ET.SubElement(root, row_name)
for col_name, val in row.items():
清洗列名：只保留字母、数字、下划线，且不能以数字开头
        safe_tag = "".join(c if c.isalnum() else "_" for c in str(col_name))
        if safe_tag and safe_tag[0].isdigit():
            safe_tag = "col_" + safe_tag
        # 值转字符串并处理None
        text = "" if pd.isna(val) else str(val)
        ET.SubElement(record, safe_tag).text = text
return ET.tostring(root, encoding="unicode", method="xml")
示例
df = pd.DataFrame([{"user id": 101, "full-name": "Alice", "score": 95.5}])
xml_str = df_to_xml(df, root_name="users")
print(xml_str)
第三方库lxml能简化但引入新依赖
如果你已用lxml处理HTML/XML，可用其etree替代标准库，性能略好，且对命名空间、CDATA等支持更全。但注意：lxml需单独安装（pip install lxml），Windows用户可能遇到编译问题。

							

								
								

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lxml.etree的tostring()默认不换行，加pretty_print=True才可读
若需声明XML版本和编码（如），必须用xml_declaration=True

避免混用xml.etree.ElementTree和lxml.etree——对象不兼容，会报TypeError: expected ElementTree instance


别碰pandas-xml这类非主流包
PyPI上有几个叫pandas-xml或dfxml的包，下载量低、更新停滞、文档缺失。实测发现它们对多级索引、时序列、嵌套字典支持极差，且部分版本会静默丢数据（比如把datetime64转成时间戳整数后截断毫秒）。小脚本试试无妨，线上流程请绕开。
真正容易被忽略的是：XML规范要求属性值必须加引号、标签名区分大小写、空元素要闭合（而非）。手动用ElementTree时这些由底层保障；自己拼字符串则大概率出错——宁可多写几行，别省那点代码量。