Pandas read_csv von der URL

Ich bin mit Python 3.4 mit IPython und habe den folgenden code. Ich bin nicht in der Lage zum Lesen einer csv-Datei von der angegebenen URL:

import pandas as pd
import requests

url="https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv"
s=requests.get(url).content
c=pd.read_csv(s)

Habe ich die folgende Fehlermeldung

"Erwartet-Datei Pfad name oder Datei-ähnliches Objekt, got type"

Wie kann ich dieses Problem beheben?

Kommentar zu dem Problem
Müssten Sie so etwas wie c=pd.read_csv(io.StringIO(en.decode("utf-8"))), aber Sie sind immer html nicht hin, eine csv-Datei, so dass es nicht zur Arbeit zu gehen Kommentarautor: Padraic Cunningham
Ich bin mir ziemlich sicher, das URL, die Sie wollen, ist "https://raw.github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv". Kommentarautor: IanAuld

InformationsquelleAutor der Frage venom | 2015-09-04

  1. 65

    Genau wie der Fehler schon sagt , pandas.read_csv braucht ein file-like-Objekt als erstes argument.

    Wenn Sie möchten, Lesen Sie die csv aus einer Zeichenfolge, die Sie verwenden können, io.StringIO (Python 3.x) oder StringIO.StringIO (Python-2.x) .

    Auch für die URL - https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv - Sie sind immer wieder html Antwort , nicht roh-csv verwenden, sollten Sie die url von der Raw link in der github-Seite für die erste raw-csv-Antwort , die - https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv

    Beispiel -

    import pandas as pd
import io
import requests
url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
s=requests.get(url).content
c=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')))

    Update

    Von pandas 0.19.2 jetzt können Sie nur übergeben Sie die url direkt.

    InformationsquelleAutor der Antwort Anand S Kumar

  2. 94

    In der neuesten version des pandas (0.19.2) können Sie direkt die Weitergabe der url

    import pandas as pd

url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
c=pd.read_csv(url)

    InformationsquelleAutor der Antwort inodb

  3. 7

    Wie ich sagte, die Sie benötigen, um ein StringIO-Objekt und-Dekodierung ich.e c=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode("utf-8"))) wenn Sie mit Anfragen, die Sie brauchen, um zu entschlüsseln, wie .Inhalt zurück bytes, wenn Sie verwendet werden .text würden Sie gerade brauchen, um passieren s wie s = requests.get(url).text c = pd.read_csv(StringIO(s)).

    Einfacher Ansatz ist, um das korrekte url des raw Daten direkt an read_csv Sie nicht haben, um einen Datei-wie-Objekt, übergeben Sie eine url, so brauchen Sie nicht Anfragen an alle:

    c = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv")

print(c)

    Ausgabe:

                                  Country         Region
0                             Algeria         AFRICA
1                              Angola         AFRICA
2                               Benin         AFRICA
3                            Botswana         AFRICA
4                             Burkina         AFRICA
5                             Burundi         AFRICA
6                            Cameroon         AFRICA
..................................

    Aus der docs:

    filepath_or_buffer :

    string oder Datei-handle /StringIO
    Der string könnte eine URL. Gültigen URL-Schemata sind http, ftp, s3, und die Datei. Für Datei-URLs, die ein host zu rechnen. Zum Beispiel eine lokale Datei sein könnte, file ://localhost/path/to/Tisch.csv -

    InformationsquelleAutor der Antwort Padraic Cunningham

  4. 3

    Des Problems, das Sie haben ist, dass die Ausgabe in die variable 's' ist nicht um eine csv -, sondern eine html-Datei.
    Um die raw-csv, müssen Sie ändern Sie die url zu:

    'https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv'

    Ihre zweite problem ist, dass read_csv erwartet einen Dateinamen, wir können dies lösen, indem Sie mit StringIO von io-Modul.
    Drittes problem ist, dass Anfrage.get(url).die Inhalte liefert ein byte-stream, wir lösen können, dies mit der Anfrage.get(url).text statt.

    Ergebnis ist dieser code: 

    from io import StringIO

import pandas as pd
import requests
url='https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv'
s=requests.get(url).text

c=pd.read_csv(StringIO(s))

    Ausgabe: 

    >>> c.head()
    Country  Region
0   Algeria  AFRICA
1    Angola  AFRICA
2     Benin  AFRICA
3  Botswana  AFRICA
4   Burkina  AFRICA

    InformationsquelleAutor der Antwort PabTorre

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