答案：Excel转XML可通过内置功能、Power Query、Python脚本或在线工具实现。首先根据用户技术背景和需求选择合适方案：若熟悉XML Schema且使用旧版Excel，可利用“开发工具”中的XML映射功能直接导出；若需数据预处理，可用Power Query将Excel数据导入后转为CSV或JSON，再借助其他工具转为XML；对于批量处理，推荐使用Python脚本，通过pandas读取Excel并结合xml.etree.ElementTree生成结构化XML文件；若仅偶尔转换且无需复杂控制，可将Excel另存为CSV后使用AnyConv等在线工具一键转为XML。每种方法各有适用场景，普通用户宜选在线工具，开发者则优先考虑Python自动化方案。

将Excel表格数据转换为XML格式，可以通过多种方式实现，适合不同技术背景的用户。以下是几种常见且实用的转换方案，帮助你快速完成Excel到XML的数据导出。

使用Excel内置功能导出XML

如果你使用的是较早版本的Excel（如Excel 2007-2019），并且已定义好XML映射，可以直接利用Excel的“另存为”或“开发工具”功能导出XML文件。

• 确保你的Excel工作簿中已设置好数据结构，并启用“开发工具”选项卡。
• 在“开发工具”中选择“XML映射”，添加或创建一个XML架构（.xsd文件）来定义输出结构。
• 将列与XML元素进行映射，然后点击“导出”按钮生成.xml文件。

使用Power Query进行转换

Power Query是Excel中强大的数据转换工具，可以将表格数据整理后导出为其他格式，包括通过中间步骤生成XML。

• 选中数据区域，点击“数据”→“从表格/区域”加载到Power Query编辑器。
• 在Power Query中清洗和结构调整完成后，无法直接导出为XML，但可导出为CSV或JSON。
• 结合其他工具（如Python脚本或在线转换器），将导出的数据进一步转为XML。

该方法适合需要预处理数据的场景，灵活性高。

使用Python脚本自动化转换

对于批量处理或定期任务，使用Python是最高效的方式。借助pandas读取Excel，xml.etree.ElementTree生成XML。

import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

							

								
								

									Android数据格式解析对象JSON用法 WORD版
									
本文档主要讲述的是Android数据格式解析对象JSON用法；JSON可以将Java对象转成json格式的字符串，可以将json字符串转换成Java。比XML更轻量级，Json使用起来比较轻便和简单。JSON数据格式，在Android中被广泛运用于客户端和服务器通信，在网络数据传输与解析时非常方便。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
								
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创建根节点
root = ET.Element("Records")
遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
record = ET.SubElement(root, "Record")
for col in df.columns:
child = ET.SubElement(record, col)
child.text = str(row[col])
生成XML树并写入文件
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write("output.xml", encoding="utf-8", xml_declaration=True)

运行后即可生成结构清晰的XML文件。你可以根据需要调整标签名称和层级结构。

使用在线转换工具（快速简易）

如果只是偶尔转换，不想编程或配置复杂功能，可使用在线工具一键转换。

• 将Excel另存为CSV格式。
• 访问可靠在线转换网站（如AnyConv、Convertio、Online-Convert等）。
• 上传CSV文件，选择目标格式为XML，开始转换并下载结果。

基本上就这些常用方法。选择哪种方案取决于你的技术能力、数据量大小以及对XML结构的控制需求。对于普通用户，在线工具最省事；对于开发者，Python脚本更灵活可控。