IPythonでPython 3.4を使用しており、次のコードがあります。指定されたURLからcsvファイルを読み取ることができません。

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)

次のエラーがあります

「予期されるファイルパス名またはファイルのようなオブジェクト、タイプを取得しました」

どうすれば修正できますか？

更新

パンダから、直接URLを渡す0.19.2ことができるようになりました。

エラーが示すpandas.read_csvように、最初の引数としてファイルのようなオブジェクトが必要です。

文字列からcsvを読み取りたい場合は、io.StringIO（Python 3.x）またはStringIO.StringIO（Python 2.x）を使用できます。

また、URL- https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv-html生のcsvではなく応答が返さRawれます。githubページのリンクで指定されたURLを使用してください。生のcsv応答を取得します-https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv

例-

import pandas as pd
import io
import requests
url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
s=requests.get(url).content
c=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8')))

最新バージョンのパンダ（0.19.2）では、URLを直接渡すことができます

import pandas as pd

url="https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv"
c=pd.read_csv(url)

私はコメントとして、あなたはStringIOオブジェクトとを使用する必要がデコードすなわちc=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode("utf-8"))).content戻ったとして、あなたがデコードに必要な要求を使用している場合バイトあなただけであるとしてSを渡す必要があるでしょう.TEXTあなたが使用している場合s = requests.get(url).text、C = pd.read_csv(StringIO(s))。

単純なアプローチは、正しいURLを渡すことで、生データを直接read_csvあなたは、していないオブジェクトのようにファイルを渡す必要がありますが、すべての要求を必要としないので、URLを渡すことができます。

c = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv")

print(c)

出力：

                              Country         Region
0                             Algeria         AFRICA
1                              Angola         AFRICA
2                               Benin         AFRICA
3                            Botswana         AFRICA
4                             Burkina         AFRICA
5                             Burundi         AFRICA
6                            Cameroon         AFRICA
..................................

ドキュメントから ：

filepath_or_buffer：

文字列またはファイルハンドル/ StringIO文字列はURLである可能性があります。有効なURLスキームには、http、ftp、s3、およびfileが含まれます。ファイルURLの場合、ホストが必要です。たとえば、ローカルファイルは：//localhost/path/to/table.csvのようになります。

あなたが持っている問題は、変数「s」に取得する出力がcsvではなく、htmlファイルであるということです。未加工のcsvを取得するには、URLを次のように変更する必要があります。

「https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv」

2番目の問題は、read_csvがファイル名を想定していることです。ioモジュールのStringIOを使用してこれを解決できます。3番目の問題は、request.get（url）.contentがバイトストリームを配信することです。代わりにrequest.get（url）.textを使用してこれを解決できます。

最終結果はこのコードです：

from io import StringIO

import pandas as pd
import requests
url='https://raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv'
s=requests.get(url).text

c=pd.read_csv(StringIO(s))

出力：

>>> c.head()
    Country  Region
0   Algeria  AFRICA
1    Angola  AFRICA
2     Benin  AFRICA
3  Botswana  AFRICA
4   Burkina  AFRICA

url = "https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv"
c = pd.read_csv(url, sep = "\t")

パンダのURLを介してデータをインポートするには、以下の単純なコードを適用するだけで、実際にうまく機能します。

import pandas as pd
train = pd.read_table("https://urlandfile.com/dataset.csv")
train.head()

生データに問題がある場合は、URLの前に「r」を付けてください

import pandas as pd
train = pd.read_table(r"https://urlandfile.com/dataset.csv")
train.head()