将 Google 电子表格 CSV 导入 Pandas 数据框答案

【问题标题】：Getting Google Spreadsheet CSV into A Pandas Dataframe将 Google 电子表格 CSV 导入 Pandas 数据框
【发布时间】：2013-11-05 20:43:46
【问题描述】：

我将一个文件上传到 Google 电子表格（以制作一个可公开访问的示例 IPython Notebook，其中包含数据）我使用的文件的本机形式可以读入 Pandas Dataframe。所以现在我使用下面的代码来读取电子表格，工作正常，但只是作为字符串输入，而且我没有任何运气试图将它恢复到数据框中（你可以获取数据）

import requests
r = requests.get('https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Ak1ecr7i0wotdGJmTURJRnZLYlV3M2daNTRubTdwTXc&output=csv')
data = r.content

数据最终看起来像：（第一行标题）

',City,region,Res_Comm,mkt_type,Quradate,National_exp,Alabama_exp,Sales_exp,Inventory_exp,Price_exp,Credit_exp\n0,Dothan,South_Central-Montgomery-Auburn-Wiregrass-Dothan,Residential,Rural,1/15/2010,2,2,3,2,3,3\n10,Foley,South_Mobile-Baldwin,Residential,Suburban_Urban,1/15/2010,4,4,4,4,4,3\n12,Birmingham,North_Central-Birmingham-Tuscaloosa-Anniston,Commercial,Suburban_Urban,1/15/2010,2,2,3,2,2,3\n

引入磁盘驻留文件的原生 pandas 代码如下：

df = pd.io.parsers.read_csv('/home/tom/Dropbox/Projects/annonallanswerswithmaster1012013.csv',index_col=0,parse_dates=['Quradate'])

一个“干净”的解决方案将有助于为许多人提供一种共享数据集供 Pandas 使用的简单方法！我尝试了一堆替代方案但没有成功，我很确定我又错过了一些明显的东西。

只是一个更新说明新的 Google 电子表格有一个不同的 URL 模式只需使用它来代替上面示例中的 URL 和/或下面的答案，你应该没问题这是一个示例：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/177_dFZ0i-duGxLiyg6tnwNDKruAYE-_Dd8vAQziipJQ/export?format=csv&id

请参阅下面来自 @Max Ghenis 的解决方案，它只使用了 pd.read_csv，不需要 StringIO 或请求...

【问题讨论】：

您是如何从驱动器中获取csv 链接的？
只需在浏览器中打开电子表格并复制网址
URL 以/edit?ts=5c0e311e#gid=0 结尾，分享链接以/edit?usp=sharing 结尾，没有csv 并且在熊猫代码请求时都给出404
在文档菜单上使用 csv 格式下载

标签： python pandas google-sheets google-drive-api google-apps

【解决方案1】：

如果没有StringIO，似乎对我有用：

test = pd.read_csv('https://docs.google.com/spreadsheets/d/' + 
                   '0Ak1ecr7i0wotdGJmTURJRnZLYlV3M2daNTRubTdwTXc' +
                   '/export?gid=0&format=csv',
                   # Set first column as rownames in data frame
                   index_col=0,
                   # Parse column values to datetime
                   parse_dates=['Quradate']
                  )
test.head(5)  # Same result as @TomAugspurger

顺便说一句，包括?gid= 允许导入不同的工作表，请在 URL 中找到 gid。

【讨论】：

好点你也在用P3吗？没有机会重新检查也很好不需要请求...
是的，我正在使用 Python 3。
很好的解决方案，刚刚验证过，好多了！
也许只添加 cmets 关于 index_col 和 parse_dates 的作用？另外，也许这很明显，但我认为这只有在电子表格是公开的情况下才有效；我相信如果不是，您将不得不使用 API。
很好的解决方案。当工作表共享为“Internet 上具有此链接的任何人都可以查看”时工作。请注意，index_col 和 parse_dates 参数是可选的。

【解决方案2】：

您可以在 StringIO 对象上使用 read_csv()：

from io import BytesIO

import requests
import pandas as pd

r = requests.get('https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Ak1ecr7i0wotdGJmTURJRnZLYlV3M2daNTRubTdwTXc&output=csv')
data = r.content
    
In [10]: df = pd.read_csv(BytesIO(data), index_col=0,parse_dates=['Quradate'])

In [11]: df.head()
Out[11]: 
          City                                            region     Res_Comm  \
0       Dothan  South_Central-Montgomery-Auburn-Wiregrass-Dothan  Residential   
10       Foley                              South_Mobile-Baldwin  Residential   
12  Birmingham      North_Central-Birmingham-Tuscaloosa-Anniston   Commercial   
38       Brent      North_Central-Birmingham-Tuscaloosa-Anniston  Residential   
44      Athens                 North_Huntsville-Decatur-Florence  Residential   

          mkt_type            Quradate  National_exp  Alabama_exp  Sales_exp  \
0            Rural 2010-01-15 00:00:00             2            2          3   
10  Suburban_Urban 2010-01-15 00:00:00             4            4          4   
12  Suburban_Urban 2010-01-15 00:00:00             2            2          3   
38           Rural 2010-01-15 00:00:00             3            3          3   
44  Suburban_Urban 2010-01-15 00:00:00             4            5          4   

    Inventory_exp  Price_exp  Credit_exp  
0               2          3           3  
10              4          4           3  
12              2          2           3  
38              3          3           2  
44              4          4           4

【讨论】：

我一直在寻找如何将电子表格导入 pandas 的方法。从未听说过请求或 StringIO 库。谢谢！！
请注意上面原始问题底部的新 URL 格式，新的 Google 电子表格版本需要它
澄清“如果你正在使用它，在 python3 中移动”：from io import StringIO
谢谢！但我不得不使用这种形式的 google url 来输出 csv：stackoverflow.com/a/23702001/507544
如何指定工作表（即 URL 中的 #gid=x）？在key= 之后将其添加到 URL 本身不起作用。

【解决方案3】：

在浏览器中打开您想要的特定工作表。确保至少有链接的任何人都可以看到它。复制并粘贴 URL。你会得到类似https://docs.google.com/spreadsheets/d/BLAHBLAHBLAH/edit#gid=NUMBER 的东西。

sheet_url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/BLAHBLAHBLAH/edit#gid=NUMBER'

首先我们将其转换为 CSV 导出 URL，例如 https://docs.google.com/spreadsheets/d/BLAHBLAHBLAH/export?format=csv&gid=NUMBER：

csv_export_url = sheet_url.replace('/edit#gid=', '/export?format=csv&gid=')

然后我们将它传递给pd.read_csv，它可以接受一个 URL。

df = pd.read_csv(csv_export_url)

如果 Google 更改其 API（似乎没有记录），这将中断，并且如果发生网络故障，可能会给出无用的错误。

【讨论】：

此代码返回一个用于下载 csv 的 HTML 页面，而不是来自 gsheet 的 csv 文件。
我收到 ParserError：错误标记数据。 C 错误：第 6 行中应有 1 个字段，看到 2

【解决方案4】：

我的方法有点不同。我只是使用了 pandas.Dataframe() 但显然需要安装和导入 gspread。而且效果很好！

gsheet = gs.open("Name")
Sheet_name ="today"
wsheet = gsheet.worksheet(Sheet_name)
dataframe = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())

【讨论】：

不错..界面越来越干净！
澄清一下，gs 将是 gs = gspread.authorize(credentials)

【解决方案5】：

我一直在使用以下实用程序，到目前为止它工作正常：

def load_from_gspreadsheet(sheet_name, key):
    url = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/{key}/gviz/tq?tqx=out:csv&sheet={sheet_name}&headers=1'.format(
        key=key, sheet_name=sheet_name.replace(' ', '%20'))

    log.info('Loading google spreadsheet from {}'.format(url))

    df = pd.read_csv(url)
    return df.drop([col for col in df.columns if col.startswith('Unnamed')], axis=1)

您必须指定 sheet_name 和密钥。关键是您从以下路径中的 url 获得的字符串：https://docs.google.com/spreadsheets/d/{key}/edit/。

如果您的列名不止一行，您可以更改标题的值，但我不确定它是否仍然适用于多标题。

如果 Google 改变他们的 API，它可能会刹车。

另外请记住，您的电子表格必须是公开的，知道链接的每个人都可以阅读。

【讨论】：

【解决方案6】：

如果 csv 文件是通过驱动器而不是通过电子表格共享的，那么下面对 url 的更改将起作用

#Derive the id from the google drive shareable link.
#For the file at hand the link is as below
#<https://drive.google.com/open?id=1-tjNjMP6w0RUV4GhJWw08ql3wYwsNU69>
file_id='1-tjNjMP6w0RUV4GhJWw08ql3wYwsNU69'
link='https://drive.google.com/uc?export=download&id={FILE_ID}'
csv_url=link.format(FILE_ID=file_id)
#The final url would be as below:-
#csv_url='https://drive.google.com/uc?export=download&id=1-tjNjMP6w0RUV4GhJWw08ql3wYwsNU69'
df = pd.read_csv(csv_url)

数据框将是（如果您只是运行上面的代码）

    a   b   c   d
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9   10  11
3   12  13  14  15

查看工作代码here。

【讨论】：

【解决方案7】：

在 Google 表格文件中，转到文件 > 发布到网络 > 选择 .csv（见屏幕截图）> 复制链接

Google Sheets: Publish to web

代码

import pandas as pd

path = 'https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vSvmELTzIjfSmX8GuV3HE2qomN3uRyvPX8RDzpw77JH33DUbj1bjech7H6NYPArvpZFux0DdJ5L5TKy/pub?output=csv'
data = pd.read_csv(path)
print(data)

Code in Google Colab

【讨论】：

【解决方案8】：

这对我有用。

import pandas as pd

#Create a public URL
#https://docs.google.com/spreadsheets/d/0Ak1ecr7i0wotdGJmTURJRnZLYlV3M2daNTRubTdwTXc/edit?usp=sharing

#get spreadsheets key from url
gsheetkey = "0Ak1ecr7i0wotdGJmTURJRnZLYlV3M2daNTRubTdwTXc"

#sheet name
sheet_name = 'Sheet 1'

url=f'https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key={gsheetkey}&output=xlsx'
df = pd.read_excel(url,sheet_name=sheet_name)
print(df)

【讨论】：

【解决方案9】：

第一

点击文件
选择发布到网络标签
选择您想要作为 CSV 的工作表（如果有多个工作表），还将格式从网页更改为逗号分隔值
点击发布
复制链接如：https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/{}/pub?gid=0&single=true&output=csv

import pandas as pd
pd.read_csv("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/{}/pub?gid=0&single=true&output=csv")

【讨论】：