讀取全部 URL 難題
資料分析中的一項(xiàng)常見任務(wù)是從 URL 載入資料。 Pandas 是一種流行的用於資料操作的 Python 庫，它提供了 read_csv 函數(shù)，允許人們從位於檔案路徑中的 CSV 檔案或作為類似檔案的物件讀取資料。但是，嘗試直接將 URL 傳遞給 read_csv 可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。
理解錯(cuò)誤
為了演示此錯(cuò)誤，讓我們考慮問題中提供的範(fàn)例：
<code class="python">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)</code>
此程式碼嘗試使用requests 庫從給定URL 檢索CSV 檔案，然後將檢索到的內(nèi)容作為類似文件的物件傳遞給read_csv。但是，這會(huì)引發(fā)錯(cuò)誤：
Expected file path name or file-like object, got <class 'bytes'> type
解決問題
要解決此錯(cuò)誤，我們需要確保將類似文件的物件傳遞給 read_csv。在Python中，類別文件物件主要有兩種類型：文字檔和二進(jìn)位。問題中提供的範(fàn)例傳遞從 URL 檢索的位元組數(shù)組，這是一個(gè)二進(jìn)位檔案。 Read_csv 需要一個(gè)文字檔案對象，可以透過解碼位元組數(shù)組來獲得該對象：
<code class="python">import pandas as pd url = "https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv" c = pd.read_csv(url, encoding="utf-8")</code>
透過將編碼指定為“utf-8”，我們將位元組數(shù)組解釋為文字檔案。這使得 read_csv 能夠成功地從 URL 載入資料。
使用 Pandas 0.19.2 提高了簡單性
在最新版本的 pandas (0.19.2) 中，有一個(gè)更簡單的解決方案。 Pandas 現(xiàn)在允許直接從 URL 讀取：
<code class="python">import pandas as pd url = "https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv" c = pd.read_csv(url)</code>
這消除了檢索內(nèi)容和解碼等額外操作的需要，使過程更加簡單。
以上是如何使用 Pandas 直接從 URL 讀取資料？的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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