Wprowadzenie arkusza kalkulacyjnego Google CSV do ramki danych Pandy

Chyba działa dla mnie Bez StringIO:

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

BTW, w tym ?gid= umożliwia importowanie różnych arkuszy, znajdź gid w adresie URL.

Moje podejście jest nieco inne. Używałem pand.Dataframe (), ale oczywiście potrzebne do zainstalowania i zaimportowania gspread. I to działało dobrze!

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

Otwórz określony arkusz w przeglądarce. Upewnij się, że jest przynajmniej widoczny dla każdego z linkiem. Skopiuj i wklej adres URL. Dostaniesz coś w stylu https://docs.google.com/spreadsheets/d/BLAHBLAHBLAH/edit#gid=NUMBER.

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

Najpierw zamieniamy to na URL eksportu CSV, jak https://docs.google.com/spreadsheets/d/BLAHBLAHBLAH/export?format=csv&gid=NUMBER:

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

Następnie przekazujemy to pd.read_csv , który może przyjmować adres URL.

df = pd.read_csv(csv_export_url)

Spowoduje to złamanie się, jeśli Google zmieni swoje API (wydaje się nieudokumentowane) i może powodować nieprzydatne błędy, jeśli wystąpi awaria sieci.

Używałem następujących utils i do tej pory działało:

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)

Musisz podać nazwę arkusza i klucz. Kluczem jest ciąg znaków, który otrzymujesz z adresu url w następującej ścieżce: https://docs.google.com/spreadsheets/d/{key}/edit/.

Możesz zmienić wartość nagłówków, jeśli masz więcej niż jeden wiersz dla nazw kolumn, ale nie jestem pewien, czy nadal działa z wieloma nagłówkami.

Może zahamować, Jeśli Google zmieni ich API.

Należy również pamiętać, że arkusz kalkulacyjny musi być publiczny, każdy z linkiem można go przeczytać.

Jeśli plik csv został udostępniony przez dysk, a nie przez arkusz kalkulacyjny, to poniższa zmiana adresu URL zadziała

#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)

A ramka danych byłaby (gdybyś tylko uruchomił powyższy kod)

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

Zobacz kod roboczy tutaj .