在线下载 CSV 并转换为 Pandas DF

Question

我有一个正在网上下载的 CSV 文件。我正在尝试将其放入 Pandas DataFrame 中。来源是联邦储备银行并使用通胀数据（CPI）。我缺少一些东西来完成这项工作。

这是下载网址：

s_url = https://fred.stlouisfed.org/graph/fredgraph.csv?cosd=1990-01-01&coed=2040-01-01&id=CPIAUCSL

我正在获取该 URL 并使用以下内容读取它：

response = urlopen(s_url).read()

这给了我看起来像这样的东西：

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'

然后我尝试将这个响应读入 Pandas：

df = pd.read_csv(response)

那是行不通的。我在此过程中缺少哪些步骤？

Answer 1

看来直接使用 url 作为 df 参数是可行的。你尝试过吗？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)

Answer 2

您可以使用stringIO从字符串中读取数据。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 StringIOimport pandas as pddata = data.decode('utf-8') #decode binary string to utf-8df = pd.read_csv(StringIO(data)) #read the datadf输出：DATE    CPIAUCSL0   1990-01-01  127.51   1990-02-01  128.02   1990-03-01  128.63   1990-04-01  128.94   1990-05-01  129.15   1990-06-01  129.9