在 Pandas 中加载通用 Google 电子表格

当我尝试在 pandas 中加载 Google 电子表格时

from StringIO import StringIO  
import requests
r = requests.get('https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=<some_long_code>&output=csv')
data = r.content
df = pd.read_csv(StringIO(data), index_col=0)

我得到以下信息：

CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1316 fields in line 73, saw 1386

为什么？我认为人们可以用数据来识别电子表格的行和列集，并分别使用电子表格的行和列作为数据帧索引和列（对于任何空的内容，使用 NaN ）。为什么会失败？

我的这个问题表明了如何将 Google 电子表格 CSV 导入 Pandas 数据框 https://stackoverflow.com/questions/19611729/getting-google-spreadsheet-csv-into-a-pandas-dataframe

正如一位评论员指出的那样，您没有要求提供 CSV 格式的数据，您在网址末尾有“编辑”请求 您可以使用此代码并查看它在电子表格上的工作情况（顺便说一句，电子表格需要公开......）也可以执行私人工作表，但这是另一个主题。

from StringIO import StringIO  # got moved around in python3 if you're using that.

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

In [10]: df = pd.read_csv(StringIO(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   

用于获取 csv 输出的新 Google 电子表格 URL 格式为

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

好吧，他们再次稍微改变了 url 格式，现在你需要：

https://docs.google.com/spreadsheets/d/177_dFZ0i-duGxLiyg6tnwNDKruAYE-_Dd8vAQziipJQ/export?format=csv&gid=0 #for the 1st sheet

我还发现我需要执行以下操作来处理 Python 3（对上述内容稍作修改）：

from io import StringIO 

并获取文件：

guid=0 #for the 1st sheet
act = requests.get('https://docs.google.com/spreadsheets/d/177_dFZ0i-duGxLiyg6tnwNDKruAYE-_Dd8vAQziipJQ/export?format=csv&gid=%s' % guid)
dataact = act.content.decode('utf-8') #To convert to string for Stringio
actdf = pd.read_csv(StringIO(dataact),index_col=0,parse_dates=[0], thousands=',').sort()

actdf 现在是一个完整的 pandas 数据框，带有标题（列名称）