如何使用 pandas 从 GitHub 读取 CSV 文件答案

【问题标题】：How to read CSV file from GitHub using pandas如何使用 pandas 从 GitHub 读取 CSV 文件
【发布时间】：2019-08-09 22:34:51
【问题描述】：

我正在尝试使用 pandas 使用 Python 读取 github 上的 CSV 文件> 我浏览了整个网络，并尝试了一些在此网站上找到的解决方案，但它们不起作用。我做错了什么？

我试过这个：

import pandas as pd

url = 'https://github.com/lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/blob/master/all/all.csv'
df = pd.read_csv(url,index_col=0)
#df = pd.read_csv(url)

print(df.head(5))

【问题讨论】：

将 url 设置为“原始”视图 https://raw.githubusercontent.com/lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/master/all/all.csv
看看stackoverflow.com/questions/32400867/pandas-read-csv-from-url - 这可能会帮助你！
@ChrisA 这很好，谢谢！您能告诉我您是如何获得raw 视图的吗？我看到你的链接没有github.com 和blob
是的，如果您转到原始链接。在主窗口上方，右侧有 3 个按钮 raw, blame, history。点击原始
谢谢我的朋友

标签： python pandas csv

【解决方案1】：

您应该提供原始内容的 URL。试试这个：

import pandas as pd

url = 'https://raw.githubusercontent.com/lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/master/all/all.csv'
df = pd.read_csv(url, index_col=0)
print(df.head(5))

输出：

               alpha-2           ...            intermediate-region-code
name                             ...                                    
Afghanistan         AF           ...                                 NaN
Åland Islands       AX           ...                                 NaN
Albania             AL           ...                                 NaN
Algeria             DZ           ...                                 NaN
American Samoa      AS           ...                                 NaN

【讨论】：

或者，您可以简单地在 GitHub URL 的末尾添加“?raw=true”。您可以在下面查看我的答案以查看代码的外观。
使用 gitlab 公共存储库执行此操作时，我收到了 HTTP 错误 (HTTP Error 403: Forbidden)。有没有办法对 gitlab 上的原始链接做同样的事情？

【解决方案2】：

我建议您尝试使用 pandas，这里的其他人已经解释过，或者根据应用程序使用 python csv-handler CommaSeperatedPython，它是本机 csv 库的简约包装器。

该库将文件的内容作为二维字符串数组返回。不过它还处于早期阶段，所以如果你想做大规模的数据分析，我会推荐 Pandas。

【讨论】：

【解决方案3】：

在 GitHub URL 末尾添加 ?raw=true 以获取原始文件链接。

在你的情况下，

import pandas as pd
url = 'https://github.com/lukes/ISO-3166-Countries-with-Regional-Codes/blob/master/all/all.csv?raw=true'
df = pd.read_csv(url,index_col=0)

print(df.head(5))

输出：

               alpha-2 alpha-3  country-code     iso_3166-2   region  \
name                                                                   
Afghanistan         AF     AFG             4  ISO 3166-2:AF     Asia   
Åland Islands       AX     ALA           248  ISO 3166-2:AX   Europe   
Albania             AL     ALB             8  ISO 3166-2:AL   Europe   
Algeria             DZ     DZA            12  ISO 3166-2:DZ   Africa   
American Samoa      AS     ASM            16  ISO 3166-2:AS  Oceania   

                     sub-region intermediate-region  region-code  \
name                                                               
Afghanistan       Southern Asia                 NaN        142.0   
Åland Islands   Northern Europe                 NaN        150.0   
Albania         Southern Europe                 NaN        150.0   
Algeria         Northern Africa                 NaN          2.0   
American Samoa        Polynesia                 NaN          9.0   

                sub-region-code  intermediate-region-code  
name                                                       
Afghanistan                34.0                       NaN  
Åland Islands             154.0                       NaN  
Albania                    39.0                       NaN  
Algeria                    15.0                       NaN  
American Samoa             61.0                       NaN

注意：这仅适用于 GitHub 链接，不适用于 GitLab 或 Bitbucket 链接。

【讨论】：

请问为什么当我读取文件并打印它时，它只显示第 0-20 行然后跳到 3000 并一直到最后。注意：有 5000 行。
@AirStalk3r 您需要提供更多信息。可能会发布一个包含详细信息的新问题。

【解决方案4】：

您可以复制/粘贴网址并更改两件事：

删除“blob”
将 github.com 替换为 raw.githubusercontent.com

例如这个链接：

https://github.com/mwaskom/seaborn-data/blob/master/iris.csv

这样工作：

import pandas as pd

pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv')

【讨论】：

【解决方案5】：

首先将 github csv 文件转换为 raw 以便访问数据，点击下面的链接评论如何将 csv 文件转换为 raw 。

import pandas as pd

url_data = (r'https://raw.githubusercontent.com/oderofrancis/rona/main/Countries-Continents.csv')

data_csv = pd.read_csv(url_data)

data_csv.head()

【讨论】：

如何在githubprojectosyo.wixsite.com/datadoubleconfirm/single-post/2019/04/…987654321@将csv文件转换为raw格式