我将Python 3.4与IPython结合使用，并具有以下代码。我无法从给定的URL读取csv文件：

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)

我有以下错误

“预期的文件路径名或类文件对象，得到类型”

我怎样才能解决这个问题？

更新资料

0.19.2现在，您可以从熊猫直接传递URL。

正如错误所暗示的，pandas.read_csv需要一个类似文件的对象作为第一个参数。

如果要从字符串读取csv，可以使用io.StringIO（Python 3.x）或StringIO.StringIO（Python 2.x）。

另外，对于URL- https://github.com/cs109/2014_data/blob/master/countries.csv-您正在获得html响应，而不是原始的csv，您应该使用Rawgithub页面中的链接给出的url 获取原始的csv响应-https: //raw.githubusercontent.com/cs109/2014_data/master/countries.csv

范例-

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')))

在最新版本的pandas（0.19.2）中，您可以直接传递网址

import pandas as pd

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

正如我评论的那样，您需要使用StringIO对象并进行解码，即c=pd.read_csv(io.StringIO(s.decode("utf-8")))如果使用请求，则需要进行解码，因为如果您使用.text ，则content会返回字节，您只需要像s = requests.get(url).textc = 那样传递s即可pd.read_csv(StringIO(s))。

一种更简单的方法是将原始数据的正确url 直接传递给read_csv，您不必传递像object这样的文件，您可以传递url从而根本不需要请求：

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

print(c)

输出：

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

从 文档：

filepath_or_buffer：

字符串或文件句柄/ StringIO字符串可以是URL。有效的URL方案包括http，ftp，s3和file。对于文件URL，需要一个主机。例如，本地文件可以是文件：//localhost/path/to/table.csv

您遇到的问题是，进入变量s的输出不是csv，而是html文件。为了获得原始的csv，您必须将url修改为：

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

您的第二个问题是read_csv需要一个文件名，我们可以通过使用io模块中的StringIO来解决此问题。第三个问题是request.get（url）.content提供了字节流，我们可以改用request.get（url）.text解决。

最终结果是此代码：

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))

输出：

>>> 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")

要通过熊猫中的URL导入数据，只需应用下面的简单代码即可，实际上效果更好。

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

如果您对原始数据有疑问，则只需在网址前添加“ r”

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