Dekodierte Textdatei zu Pandas Datenrahmen

Question

Ich erhalte eine Tab getrennt Datei mit requests und ich möchte es zu einem Pandas Datenrahmen konvertieren. Ich kann jedoch nicht herausfinden, wie die dekodierte Datendatei in ein Pandas-Datenrahmenobjekt konvertiert werden kann.

import requests 
import pandas as pd 
from datetime import date, timedelta 


def build_url(site,yesterday): 
    url = 'https://waterdata.usgs.gov/az/nwis/dv?cb_00060=on&format=rdb&site_no=' + gc + '&referred_module=sw&period=&begin_date=1989-01-01&end_date=' + yesterday 
    return url 

yesterday = date.today() - timedelta(1) 

yesterday=yesterday.strftime('%Y-%m-%d') 

url = build_url(site,yesterday) 
t = requests.get(url) 
decoded = t.content.decode('utf-8') 
tmp_df = pd.read_csv(decoded,sep='\t',encoding = 'utf8') 

Mein Verständnis ist, dass decoded eine Textdatei im Speicher lebt, aber wenn ich übergebe es an pd.read_csv mit dem angegebenen Begrenzer es aus dem Datenrahmen zu drucken beginnt und endet mit:

USGS 09402500 2017-07-19 15200 P 
USGS 09402500 2017-07-20 15200 P 
USGS 09402500 2017-07-21 15100 P 
USGS 09402500 2017-07-22 15000 P 
USGS 09402500 2017-07-23 14100 P 
USGS 09402500 2017-07-24 13700 P 
does not exist 

Wie kann ich Pandas dazu bringen, decoded in einen Datenrahmen zu konvertieren?

Answer 1

read_csv möchte einen Dateinamen oder einen Puffer. Sie können entweder in eine Datei entschlüsselt speichern, oder verwenden Sie ein StringIO Objekt:

import StringIO  
tmp_df = pd.read_csv(StringIO.StringIO(decoded), sep='\t')