我尝试使用www.example.com _xml（）从Pandas Dataframe 写入xmlpd.to，并获得以下输出：
密码：

# Write pandas dataframe to custom xml format

namespaces = {
    'ns0': "urn:sca:com:edi:mappings:aust:b2be:inbounddeliverydate"
}

with open('Inb.xml', 'w') as myfile: 
  myfile.write(data.to_xml(index=False, 
                            root_name='MT_InboundDeliveryDate', 
                            row_name='Row', 
                            namespaces=namespaces, 
                            prefix='ns0'))

输出量：

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<ns0:MT_InboundDeliveryDate xmlns:ns0="urn:sca:com:edi:mappings:aust:b2be:inbounddeliverydate">
  <ns0:Row>
    <ns0:InboundID>355555106537455</ns0:InboundID>
    <ns0:DocumentDate/>
    <ns0:LFDAT>19082022</ns0:LFDAT>
  </ns0:Row>
  <ns0:Row>
    <ns0:InboundID>35555552066774536</ns0:InboundID>
    <ns0:DocumentDate/>
    <ns0:LFDAT>03012023</ns0:LFDAT>
  </ns0:Row>
</ns0:MT_InboundDeliveryDate>

但是，我需要将前缀仅应用于root_name，而不是每行
所需输出：

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<ns0:MT_InboundDeliveryDate xmlns:ns0="urn:sca:com:edi:mappings:aust:b2be:inbounddeliverydate">
  <Row>
    <InboundID>355555106537455</InboundID>
    <DocumentDate/>
    <LFDAT>19082022</LFDAT>
  </Row>
  <Row>
    <InboundID>35555552066774536</InboundID>
    <DocumentDate/>
    <LFDAT>03012023</LFDAT>
  </Row>
</ns0:MT_InboundDeliveryDate>

我想实现上述所需的输出，以自动化我的系统更新脚本。