IPython ile Python 3.4 kullanıyorum ve aşağıdaki kodu var. Belirtilen URL'den bir csv dosyasını okuyamıyorum:

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)

Aşağıdaki hatayla karşılaştım

"Beklenen dosya yolu adı veya dosya benzeri bir nesne, tür var"

Bunu nasıl düzeltebilirim?

Güncelleme

Pandalardan 0.19.2artık URL'yi doğrudan geçebilirsiniz .

Hatanın önerdiği pandas.read_csvgibi, ilk argüman olarak dosya benzeri bir nesneye ihtiyaç duyar.

Bir dizeden csv'yi okumak istiyorsanız, io.StringIO(Python 3.x) veya StringIO.StringIO(Python 2.x) kullanabilirsiniz .

Ayrıca, URL için - https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv - htmlham csv yerine geri yanıt alıyorsunuz Rawiçin, github sayfasındaki bağlantı tarafından verilen URL'yi ham csv yanıtı almak - https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv

Misal -

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')))

Pandaların ( 0.19.2) en son sürümünde doğrudan URL'yi iletebilirsiniz

import pandas as pd

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

Sana bir StringIO nesnesi ve çözmek yani kullanmak zorunda yorumladığı gibi c=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode("utf-8")))istekleri kullanarak eğer .content döner gibi, sen decode gereken bayt sadece olduğu gibi s geçmesi gerekir .text kullandığınız takdirde s = requests.get(url).textc =pd.read_csv(StringIO(s)) .

Daha basit bir yaklaşım doğru url geçmektir ham doğrudan veri read_csvEğer yok sen hiç isteklerini gerek kalmaz nesne gibi bir dosya geçmek zorunda, bir url geçirebilirsiniz:

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

print(c)

Çıktı:

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

Gönderen docs :

filepath_or_buffer :

string veya file handle / StringIO Dize bir URL olabilir. Geçerli URL şemaları http, ftp, s3 ve dosyayı içerir. Dosya URL'leri için bir ana bilgisayar bekleniyor. Örneğin, yerel bir dosya şu dosya olabilir: //localhost/path/to/table.csv

Sahip olduğunuz sorun 's' değişkenine aldığınız çıktının bir csv değil, bir html dosyası olmasıdır. Ham csv'yi almak için, URL'yi şu şekilde değiştirmeniz gerekir:

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

İkinci sorununuz, read_csv'nin bir dosya adı beklemesi, bunu io modülünden StringIO kullanarak çözebiliriz. Üçüncü sorun, request.get (url) .content öğesinin bir bayt akışı sağlamasıdır, bunun yerine request.get (url) .text öğesini kullanarak bunu çözebiliriz.

Sonuç şu kod:

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))

çıktı:

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

url = "https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv"
c = pd.read_csv(url, sep = "\t")

Pandalar'da URL yoluyla Veri Almak için, aslında daha iyi çalışan aşağıdaki basit kodu uygulayın.

import pandas as pd
train = pd.read_table("https://urlandfile.com/dataset.csv")
train.head()

Ham verilerle ilgili sorun yaşıyorsanız URL'nin önüne 'r' koyun

import pandas as pd
train = pd.read_table(r"https://urlandfile.com/dataset.csv")
train.head()