我建议仅先解析为一个Dataframe，类似于您已经使用的方式（请参见下面的实现），然后根据您的要求进行调整。
然后，您正在寻找
pivot：
In [11]: dfOut[11]: child Time grandchild0 blah 1200 1001 blah 1300 302 abc 120023 abc 130044 abc 14002In [12]: df.pivot('Time', 'child', 'grandchild')Out[12]:child abc blahTime1200 2 1001300 4 301400 2 NaN我建议先从文件中解析，然后将所需的内容放入元组列表中：
from lxml import etreeroot = etree.parse(file_name)parents = root.getchildren()[0].getchildren()In [21]: elems = [(p.attrib['name'], int(c.attrib['Time']), int(gc.text))for p in parentsfor c in pfor gc in c]In [22]: elemsOut[22]:[('blah', 1200, 100), ('blah', 1300, 30), ('blah', 1400, 70), ('abc', 1200, 2), ('abc', 1300, 4), ('abc', 1400, 2)]对于多个文件，您甚至可以以更长的列表理解力对其进行重击。 除非您有大量的xml（这files
是xml的列表），否则这应该不会太慢…
elems = [(p.attrib['name'], int(c.attrib['Time']), int(gc.text)) for f in files for p in etree.parse(f).getchildren()[0].getchildren() for c in p for gc in c]
将它们放在Dataframe中：
In [23]: pd.Dataframe(elems, columns=['child', 'Time', 'grandchild'])Out[23]: child Time grandchild0 blah 1200 1001 blah 1300 302 blah 1400 703 abc 1200 24 abc 1300 45 abc 1400 2
然后 做枢轴。:)
