我有一個正在網上下載的 CSV 文件。我正在嘗試將其放入 Pandas DataFrame 中。來源是聯邦儲備銀行并使用通脹數據（CPI）。我缺少一些東西來完成這項工作。這是下載網址：s_url = https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?cosd=1990-01-01&coed=2040-01-01&id=CPIAUCSL我正在獲取該 URL 并使用以下內容讀取它：response = urlopen(s_url).read()這給了我看起來像這樣的東西：b'DATE,CPIAUCSL\n1990-01-01,127.5\n1990-02-01,128.0\n1990-03-01,128.6\n1990-04-01,128.9\n1990-05-01,129.1\n1990-06-01,129.9\n1990-07-01,130.5\n1990-08-01,131.6\n1990-09-01,132.5\n1990-10-01,133.4\n1990-11-01,133.7\n1990-12-01,134.2\n1991-01-01,134.7\n1991-02-01,134.8\n1991-03-01,134.8\n1991-04-01,135.1\n1991-05-01,135.6\n1991-06-01,136.0\n'然后我嘗試將這個響應讀入 Pandas：df = pd.read_csv(response)那是行不通的。我在此過程中缺少哪些步驟？
2 回答
慕森王
TA貢獻1777條經驗 獲得超3個贊
看來直接使用 url 作為 df 參數是可行的。你嘗試過嗎？
import pandas as pd
s_url = 'https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?cosd=1990-01-01&coed=2040-01-01&id=CPIAUCSL'
df = pd.read_csv(s_url)
一只萌萌小番薯
TA貢獻1795條經驗 獲得超7個贊
您可以使用stringIO從字符串中讀取數據。
data = b'DATE,CPIAUCSL\n1990-01-01,127.5\n1990-02-01,128.0\n1990-03-01,128.6\n1990-04-01,128.9\n1990-05-01,129.1\n1990-06-01,129.9\n1990-07-01,130.5\n1990-08-01,131.6\n1990-09-01,132.5\n1990-10-01,133.4\n1990-11-01,133.7\n1990-12-01,134.2\n1991-01-01,134.7\n1991-02-01,134.8\n1991-03-01,134.8\n1991-04-01,135.1\n1991-05-01,135.6\n1991-06-01,136.0\n'
from io import StringIO
import pandas as pd
data = data.decode('utf-8') #decode binary string to utf-8
df = pd.read_csv(StringIO(data)) #read the data
df
輸出：
DATE? ? CPIAUCSL
0? ?1990-01-01? 127.5
1? ?1990-02-01? 128.0
2? ?1990-03-01? 128.6
3? ?1990-04-01? 128.9
4? ?1990-05-01? 129.1
5? ?1990-06-01? 129.9
添加回答
舉報
0/150
提交
取消