开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用Pandas从URL中仅读取.zip中的.csv文件？

使用Pandas从URL中仅读取.zip中的.csv文件，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库：

import pandas as pd
import zipfile
import io
import requests

定义URL和.zip文件名：

url = "URL地址"
zip_file_name = "文件名.zip"

下载并解压.zip文件：

response = requests.get(url)
zip_file = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(response.content))
zip_file.extractall()

读取.csv文件：

csv_file_name = "文件名.csv"
df = pd.read_csv(csv_file_name)

完整代码示例：

import pandas as pd
import zipfile
import io
import requests

url = "URL地址"
zip_file_name = "文件名.zip"

response = requests.get(url)
zip_file = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(response.content))
zip_file.extractall()

csv_file_name = "文件名.csv"
df = pd.read_csv(csv_file_name)

这样，你就可以使用Pandas从URL中仅读取.zip中的.csv文件了。

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，适用于数据清洗、转换、分析和可视化等任务。它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据处理变得更加简单和高效。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云对象存储（COS），它是一种高可用、高可靠、低成本的云端存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。您可以将.csv文件上传到腾讯云对象存储中，并通过API或SDK进行读取和处理。

腾讯云对象存储产品介绍链接地址：腾讯云对象存储（COS）

相关搜索:R:从2个zip文件夹中读取csv 为什么Pandas从文件中读取csv而不从url中读取？从csv文件中逐行读取从Helm模板中的Zip文件中读取从zip文件中读取多个xls文件使用pandas从.csv文件中读取垂直排列的数据使用pandas从Google云存储读取CSV文件使用pandas从python中的url读取csv时出现“标记数据错误”。使用pandas从zip中读取特定的csv文件使用Pandas，如何读取使用url[Python]获取的压缩文件中的csv文件

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

深入理解pandas读取excel,tx

文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令

01

深入理解pandas读取excel,txt,csv文件等命令

文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令

04

数据导入与预处理-第4章-pandas数据获取

数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。

03

数据分析从零开始实战（二）

逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。

03

手把手教你用Pandas读取所有主流数据存储

导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。

01

《利用Python进行数据分析·第2版》第6章数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式的数据6.2 二进制数据格式6.3 Web APIs交互6.4 数据库交互6.5 总结

访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加

06

Python Datatable：性能碾压pandas的高效多线程数据处理库

现代机器学习为了更精确地构建模型需要处理大量数据。大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。它是一个用于以最大可能的速度在单节点机器上执行大数据（超过100GB）操作的函数库。DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。

02

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·一）

pandas I/O API 是一组顶级reader函数，如pandas.read_csv()通常返回一个 pandas 对象。相应的writer函数是对象方法，如DataFrame.to_csv()。下面是包含可用reader和writer的表格。

00

Read_CSV参数详解

pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (

06

20个经典函数细说Pandas中的数据读取与存储

大家好，今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法，毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据，以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。

02

《Pandas 1.x Cookbook · 第二版》第03章创建和持久化DataFrame

当调用DataFrame构造器时，Pandas会创建一个RangeIndex对象：

03

史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了

导读：pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件，由于CSV文件使用非常频繁，功能强大，参数众多，因此在这里专门做详细介绍。

08

pandas.read_csv参数详解

更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

03

python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

02

python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

pandas.read_csv参数整理读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handl

06

pandas.read_csv 详细介绍

《Pandas 教程》修订中，可作为 Pandas 入门进阶课程、Pandas 中文手册、用法大全，配有案例讲解和速查手册。提供建议、纠错、催更等加作者微信: sinbam 和关注公众号「盖若」ID: gairuo。查看更新日志。

01

【Python】.tsp文件的读取

最近做课程作业，需求解TSP问题（旅行商问题），数据集格式均是.tsp格式的，下面就用pandas来进行数据的加载，并转换成列表形式。

02

Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑦pandas读写csv文件(1)

在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv dtypes）。

02

媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。

03

Python 数据解析：从基础到高级技巧

导言： Python作为一门强大的编程语言，不仅在Web开发、数据分析和人工智能领域有广泛的应用，还在数据解析方面具有强大的能力。数据解析是从结构化或非结构化数据源中提取有用信息的过程，通常在数据清洗、数据分析和可视化之前进行。本文将深入探讨Python在数据解析中的应用，从基础知识到高级技巧，为读者提供全面的指南。

04

媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。

01

媲美Pandas？一文入门Python的Datatable操作

【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。

05

Pandas 高级教程——IO 操作

Pandas 提供了强大的 IO 操作功能，可以方便地读取和写入各种数据源，包括文本文件、数据库、Excel 表格等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作，通过实例演示如何灵活应用这些功能。

01

干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。

02

AI 技术讲座精选：如何利用 Python 读取数据科学中常见几种文件？

前言如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。在本篇文章中，你会了解到数据科学家

04

Pandas read_csv 参数详解

在使用 Pandas 进行数据分析和处理时，read_csv 是一个非常常用的函数，用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换成 DataFrame 对象。read_csv 函数具有多个参数，可以根据不同的需求进行灵活的配置。本文将详细介绍 read_csv 函数的各个参数及其用法，帮助大家更好地理解和利用这一功能。

01

数据分析-大熊猫来了

答案当然不是！！！！今天我们学习的是一个python中用来用于数据分析，操作和可视化的全功能数据分析库pandas~~~先来学习如何读取表格数据文件使用pandas，接下来开始吧：

03

实战｜用pandas+PyQt5制作一款数据分组透视处理工具

早起导读：pandas是Python数据处理的利器，如果每天都要使用pandas执行同样的操作，如何制作一个有界面的软件更高效的完成？本文提供了一种基于PyQt5的实现思路。

02

敲可爱画风Python可视化库cutecharts全攻略，你值得拥有

昨天，手机突然叮咚一响，微信群跳出一条消息，“@老表新图表库敲可爱的画风”，还有仓库链接：

02

Python 数据分析（PYDA）第三版（三）

读取数据并使其可访问（通常称为数据加载）是使用本书中大多数工具的必要第一步。术语解析有时也用于描述加载文本数据并将其解释为表格和不同数据类型。我将专注于使用 pandas 进行数据输入和输出，尽管其他库中有许多工具可帮助读取和写入各种格式的数据。

00

用Pandas从HTML网页中读取数据

本文，我们将通过几步演示如何用Pandas的read_html函数从HTML页面中抓取数据。首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。

02

pandas 读取csv 数据 read_csv 参数详解

Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。

01

Python操作CSV格式文件

参考文档：https://docs.python.org/3.6/library/csv.html

03

pandas+PyQt5轻松制作数据处理工具

由于在工作中需要处理很多日志文件数据，这些数据并不存在于数据库，而是以每日1个单文件的形式存在，为了让我们在日常数据处理中更方便的进行一些基础的数据合并、清洗筛选以及简单的分组或数据透视处理，结合PyQt5与pandas库，制作了一个简单的数据处理可视化工具。

02

Python数据分析的数据导入和导出

数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。

01

我的Pandas学习经历及动手实践

Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包，实现了类似Excel表的功能，可以对二维数据表进行很方便的操作。

01

Pandas快速上手！

想入门人工智能或者数据分析，要重视可以快速上手的学习技能：掌握一些基本概念，建立一个知识框架，然后就去实战，在实战中学习新知识，来填充这个框架。

05

Datatable：Python数据分析提速高手，飞一般的感觉！

1 前言 Datatable是一个Python库：详细介绍大家可以去官网查看： https://datatable.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest D

05

pandas 入门2 ：读取txt文件以及描述性分析

本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序;

03

Pandas读取在线文件和剪贴板

该函数表示的是直接读取在线的html文件，一般是表格的形式；将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。

03

官方调研重磅发布，Pandas或将重构？

为指引 Pandas 未来开发方向，Pandas 官方团队于 2019 年夏搞了一次调研，这次调研历时 15 天，共有 1250 条反馈数据。问卷数据保存在 data 文件夹的 2019.csv.zip 文件里。

03

Pandas 秘籍

您可以使用read_csv函数从CSV文件读取数据。默认情况下，它假定字段以逗号分隔。

02

别说你会用Pandas

这两个库使用场景有些不同，Numpy擅长于数值计算，因为它基于数组来运算的，数组在内存中的布局非常紧凑，所以计算能力强。但Numpy不适合做数据处理和探索，缺少一些现成的数据处理函数。

01

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十·二）

将多级索引的 DataFrames 存储为表与存储/选择同质索引的 DataFrames 非常相似。

00

Python爬虫：单线程、多线程和协程的爬虫性能对比

今天我要给大家分享的是如何爬取豆瓣上深圳近期即将上映的电影影讯，并分别用普通的单线程、多线程和协程来爬取，从而对比单线程、多线程和协程在网络爬虫中的性能。

04

Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑧pandas读写csv文件(2)

image.png 我们现在将学习如何使用Pandas read_csv并跳过x行数。幸运的是，我们只使用skiprows参数非常简单。在下面的示例中，我们使用read_csv和skiprows = 3来跳过前3行。

02

python-004_pandas.read_csv函数读取文件

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

00

使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。大多数Dask AP

02

如何使用Python构建价格追踪器进行价格追踪

学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用，所以对于初学者来说尤为方便。

04

使用Python读写CSV文件

每段数据是如何用逗号分隔的。通常，第一行标识每个数据块——换句话说，数据列的名称。之后的每一行都是实际数据，仅受文件大小限制。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭