使用 Pandas 从 URL 读取 CSV 文件
直接从 URL 读取 CSV 文件是数据分析中的常见任务。但是,在某些版本中使用 Pandas 时,尝试使用 read_csv() 方法从 URL 读取 CSV 文件可能会导致如下错误:
"Expected file path name or file-like object, got <class> type"</class>
发生此错误是因为从 URL 检索的内容类型为“bytes”,而 read_csv() 需要文件路径或类似文件的对象。
Pandas 版本的解决方案0.19.2 及以上
在 Pandas 0.19.2 及以上版本中,提供了一个方便的解决方案:
<code class="python">import pandas as pd url = "https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv" c = pd.read_csv(url)</code>
只需将 URL 直接传递给 read_csv(),Pandas将自动处理 CSV 文件的检索和解析。
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ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

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Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

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