使用 Pandas 从 URL 读取 CSV 文件
尝试使用 Python 3.x 从 URL 读取 CSV 文件时,用户可能会遇到错误:“预期文件路径名或类似文件的对象,得到
出现这种情况是因为 Pandas 需要文件路径或打开的文件对象,而代码提供了获得的字节字符串从网址。要解决此问题,请遵循更新的 Pandas 实现:
在 0.19.2 之后的 Pandas 版本中,您可以直接将 URL 传递给 read_csv() 函数:
<code class="python">import pandas as pd # Replace the s variable with the direct URL url = "https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv" c = pd.read_csv(url)</code>
此更新代码直接从指定的URL读取CSV数据,无需涉及requests.get().content的中间步骤。
以上是如何使用 Pandas 从 URL 读取 CSV 文件?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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