使用pandas读取zipfile
是指使用Python的数据处理库pandas来读取压缩文件（zipfile）中的数据。pandas提供了一个方便的方法来处理各种数据格式，包括压缩文件。
具体步骤如下：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import zipfile- 使用zipfile库打开压缩文件：
with zipfile.ZipFile('your_file.zip', 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall('extracted_folder')这将解压缩文件到指定的文件夹中。
- 使用pandas读取解压后的文件：
data = pd.read_csv('extracted_folder/your_data.csv')这将使用pandas的read_csv函数读取解压后的CSV文件。你也可以根据需要选择其他的读取函数，如read_excel、read_json等。
- 对数据进行处理和分析：
# 进行数据处理和分析的代码推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云对象存储（COS）：腾讯云对象存储（COS）是一种高可用、高可靠、安全、低成本的云存储服务，适用于存储和处理各种类型的非结构化数据。
产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云云服务器（CVM）：腾讯云云服务器（CVM）是一种可弹性伸缩的云计算服务，提供了多种规格的云服务器实例，适用于各种应用场景。
产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云数据库 MySQL 版（TencentDB for MySQL）：腾讯云数据库 MySQL 版（TencentDB for MySQL）是一种高性能、可扩展的关系型数据库服务，适用于各种规模的应用。
产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
请注意，以上链接仅供参考，具体选择产品时需要根据实际需求和情况进行评估和决策。
相关·内容
url = 'https://ihmecovid19storage.blob.core.windows.net/latest/ihme-covid19.zip'
from io import BytesIO
from zipfile import ZipFile
from urllib.request import urlopen
import pandas as pd
resp = urlopen(url)
zipfile = ZipFile(BytesIO(resp.read()))
print(zipfile.namelist()[-2])
print(zipfil
浏览 11提问于2020-07-07得票数 2
回答已采纳
我有一个压缩的存档，其中包含几个csv文件。
例如，假设myarchive.zip包含myfile1.csv、myfile2.csv、myfile3.csv
在python 2.7中，我能够迭代地加载pandas中的所有myfiles
import pandas as pd
import zipfile
with zipfile.ZipFile(myarchive.zip, 'r') as zippedyear:
for filename in ['myfile1.csv', 'myfile2.csv', 'myfile3.csv&#
浏览 0提问于2018-05-09得票数 4
回答已采纳
我有一个有许多xml文件的Zip归档文件，我想将这些文件读入Pandas数据框架。xml文件是UTF-16编码的，因此可以将它们读取为：
import pandas as pd
# works
with open("data1.xml", encoding='utf-16') as f:
data = pd.read_xml(f)
# works
data = pd.read_xml("data1.xml", encoding='utf-16')
但是，如果不首先手动解压，我就不能直接从Zip归档中读取相同的文件。
i
浏览 2提问于2022-11-18得票数 1
回答已采纳
我试图阅读文本文件从环境影响评估，是拉链。我已经能够下载、解压缩并转换成一个字符串--我相信JSON是格式化的，但似乎无法将它转换为DataFrame。我们非常感谢你的帮助。
import pandas as pd
import requests
import io
import zipfile
import json
url_data='https://api.eia.gov/bulk/PET.zip'
r = requests.get(url_data)
with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(r.content), mode="r"
浏览 8提问于2022-04-20得票数 0
我有一些代码可以下载一些压缩的csv文件，解压缩它们，然后将数据连接到一个数据帧中。问题是我得到了这个错误
import pandas as pd
import requests
from io import BytesIO
from zipfile import ZipFile
from bs4 import BeautifulSoup
def findZipLinks(url):
r = requests.get(url)
bs = BeautifulSoup(r.content, features="html.parser")
links =
浏览 3提问于2018-11-14得票数 0
2回答
我在文件夹中的几个zip文件中有几个csv文件，例如：
A.zip (包含csv1、csv2、csv3)
B.zip (包含csv4、csv5、csv6)
它们位于文件夹路径C:/Folder/中，当我在文件夹中加载普通csv文件时，我使用以下代码：
import glob
import pandas as pd
files = glob.glob("C/folder/*.csv")
dfs = [pd.read_csv(f, header=None, sep=";") for f in files]
df = pd.concat(dfs,ig
浏览 5提问于2019-06-27得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将zip文件中的所有图像收集到一个numpy数组中。 总是收到错误: OSError:获取第一个字节后无法找回！ import urllib.request
import os
import zipfile
import scipy
import numpy as np
import pandas as pd
import glob
import imageio
from os.path import splitext
url = 'https://github.com/yoavram/Sign-Language/raw/master/Dataset.zip'
f
浏览 15提问于2019-02-12得票数 0
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我正在尝试将csv文件作为pandas数据帧导入，其中csv文件位于zip文件中。为了高效导入，我尝试在将其加载到pandas数据帧之前先获取头文件。 到目前为止，我尝试的是： from zipfile import ZipFile
from io import TextIOWrapper
import pandas as pd
with ZipFile(zip_path, 'r') as zipfile:
with zipfile.open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.reader(T
浏览 10提问于2020-10-08得票数 1
回答已采纳
我有一个包含CSV数据的巨大字符串。我希望将其转换为一个Excel文件(.xslx)，并将其保存为一个UploadedFile/SimpleUploadedFile。我尽我所能搜索，并想出了以下内容。显然，result_data是一个巨大的字符串。
from io import StringIO
import pandas
from django.core.files.uploadedfile import SimpleUploadedFile
### irrelevant code
result_data = StringIO(result_data)
df = pandas.Da
浏览 2提问于2016-03-01得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个压缩文件夹，即zip_file.zip，里面有数千个文件夹。这些文件夹中也有数千个.csv文件，我希望导入所有csv文件并将它们连接起来。我尝试了我在Stackoverflow中找到的解决方案，但是它不起作用。你能帮忙吗？
import zipfile
import pandas as pd
import glob
path = zipfile.ZipFile('/zip_file.zip')
all_files = all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
li = []
for filename in all_f
浏览 23提问于2022-06-11得票数 0
在使用以下代码时遇到一些问题：
import requests_cache
import datetime
import pandas as pd
from datetime import timedelta
import pandas as pd
from pandas.io.common import ZipFile
from pandas.compat import BytesIO, StringIO, PY2
我得到以下错误：
---------------------------------------------------------------------------
Im
浏览 23提问于2019-11-12得票数 0
回答已采纳
从肖恩·拉赫曼的棒球数据库中加载这些CSV文件。对于此赋值，我们将使用'Salaries.csv‘和'Teams.csv’表。将这些表格读取到pandas DataFrame中，并显示每个表格的标题。
#Here's the code I have so far:
import requests
import io
import zipfile
url = 'http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2014-02-14.zip
r = requests.get(url,auth=('us
浏览 6提问于2016-09-20得票数 0
我有.zip存档，里面有filename.xlsx，我想逐行解析Excel。
在这种情况下，如何正确地将文件名传递到pandas.read_excel？
我试过：
import zipfile
import pandas
myzip=zipfile.ZipFile(filename.zip)
for fname in myzip.namelist():
with myzip.open(fname) as from_archive:
with pandas.read_excel(from_archive) as fin:
for line in f
浏览 1提问于2018-03-07得票数 11
回答已采纳
我在pandas中创建了一个新的数据帧，如下所示：
df = pd.read_excel(zipfile.open('zipfilename 2017-06-28.xlsx'), header=1, names=cols)
.zip中的单个.xlsx是动态命名的(因此会根据日期进行更改)。
这意味着每次打开.xlsx时，我都需要在代码中更改.zip的名称，以说明动态命名的.xlsx。
有没有一种方法可以让pandas读取.zip中的文件，而不管文件的名称？或者以某种方式在代码行中返回.xlsx的名称？
谢谢
浏览 0提问于2017-07-12得票数 1
1回答
我正在尝试处理一个包含510,000行和636列的数据集。我使用dask dataframe方法将其加载到一个dataframe中，但是不能显示条目。当我试图得到形状时，它会导致延迟。有什么方法可以让我不使用大数据技术来分析整个数据集呢？
from dask import dataframe
import requests
import zipfile
import os
import pandas as pd
if os.path.exists('pisa2012.zip') == False:
r = requests.get('https://s3.am
浏览 3提问于2022-07-25得票数 0
我安装了熊猫3.5 (与您的一些建议相反)，并且似乎无法理解为什么新代码不会从URL加载zip文件：
import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO
from zipfile import ZipFile
from urllib.request import urlopen
url = urlopen("http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/ftp/F-F_Research_Data_Factors_CSV.zip")
#Dow
浏览 2提问于2016-11-28得票数 1
回答已采纳
我正在尝试从URL中读取ZipFile数据，并通过StringIO使用pandas.read_csv解析ZipFile中的数据
r = req.get("http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2014-02-14.zip").content
file = ZipFile(StringIO(r))
salaries_csv = file.open("Salaries.csv")
salaries = pd.read_csv(salaries_csv)
最后一行给了我一个错误：
CParserError: E
浏览 4提问于2015-08-12得票数 4
回答已采纳
由于某些原因，我写的代码不能工作。
import pandas as pd
import glob
import zipfile
path = r"C:/Users/nano/Documents/Project" # use your path
all_files = glob.glob(path + "/*.gz")
for folder in all_files:
with zipfile.ZipFile(folder,"r") as zip_ref:
zip_ref.extractall(path)
浏览 1提问于2019-06-24得票数 1
我希望将一个zipfile读入内存，并将其内容提取到一个numpy数组中(作为numpy-datatypes)。这需要以一种非常高效/快速的方式进行，因为文件相当大，而且数量很多。不幸的是，看类似的问题对我没有帮助，因为我找不到一种在阅读时将数据转换为numpy-datatype的方法。此外，速度也成了一个大问题。
例如:压缩文件"log_ks818.zip“包含"log_file.csv"，其中包含所需的数据，格式如下(yyyymmdd hhnnsszzz，float，float，zero)：
20161001 190000100,1.000500,1.000800,
浏览 2提问于2017-05-04得票数 1
2回答
如何从tar.gz中压缩的csv文件创建pandas DataFrame？我发现这段代码可以做到这一点，但是使用的是zip文件。在不下载tar.gz和csv文件的情况下，我应该对以下代码进行哪些更改才能使其与tar.gz一起工作。
import pandas, requests, zipfile, StringIO
r =requests.get('http://data.octo.dc.gov/feeds/crime_incidents/archive/crime_incidents_2013_CSV.zip')
z = zipfile.ZipFile(StringIO.St
浏览 0提问于2016-08-28得票数 0
我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
回答已采纳
1回答
我正在尝试从一组压缩的CSV文件中创建一个dask数据文件。读到这个问题，dask似乎需要使用dask.distributed延迟()
import glob
import dask.dataframe as dd
import zipfile
import pandas as pd
from dask.delayed import delayed
#Create zip_dict with key-value pairs for .zip & .csv names
file_list = glob.glob('my_directory/zip_files/')
z
浏览 0提问于2018-10-19得票数 2
1回答
从url请求解压缩zip文件
、、、、
我想从一个带有网址的丹麦网站上获取这个XML文件，但是数据以压缩文件的形式出现。这是有问题的，因为我希望将数据表直接输入到Python中，用于学校项目，而不是将其保存在本地，并将其转换为csv。到目前为止，我已经尝试遵循密码，灵感来自对以前有关这个问题的问题的回答.
from zipfile import ZipFile
from io import BytesIO
import requests
import pandas as pd
def get_zip(file_url):
url = requests.get(file_url)
zipfile = ZipFile(
浏览 0提问于2018-08-24得票数 2
我在一个文件夹中有一个压缩文件A001-C-002.zip和一个.xlsx文件HUBMAP B004 codex antibodies metadata.xlsx。首先，我要读入xlsx文件并将其转换为数据帧。接下来，我想处理zip文件中的所有文件。 from pathlib import Path
import pandas as pd
import zipfile
import os
import sys
path = "./../../"
os.chdir(path)
for filename in os.listdir(os.getcwd()):
with
浏览 34提问于2021-09-22得票数 0
1回答
我试图通过下面的代码来处理HTTP错误。但是，我发现每当我调用message来查看异常处理是否有效时，我都会在行df = update(currency)[1]中得到错误'NoneType' object has no attribute '__getitem__'，尽管update返回NoneType时试图处理该情况。
import csv
from io import BytesIO
import pandas as pd
import os
from zipfile import ZipFile
from pprint import pprint, pfo
浏览 3提问于2015-06-26得票数 0
6回答
我试图解压缩一个csv文件，并把它传递给熊猫，这样我就可以处理这个文件了。
到目前为止，我尝试过的代码是：
import requests, zipfile, StringIO
r = requests.get('http://data.octo.dc.gov/feeds/crime_incidents/archive/crime_incidents_2013_CSV.zip')
z = zipfile.ZipFile(StringIO.StringIO(r.content))
crime2013 = pandas.read_csv(z.read('crime_inci
浏览 11提问于2013-09-19得票数 167
下面是我的zipfile的内容
import pandas, zipfile, requests, lxml
from io import BytesIO
r = requests.get('someurl')
z = zipfile.ZipFile(BytesIO(r.contents))
z.namelist()
Out[42]:
['abc.csv',
xyz.zip']
如何解压xyz.zip文件夹的内容？经过一些尝试和错误，我偶然能够提取内容，通过一些类似如下的代码：
zz = zipfile.ZipFile(z.namelist()
浏览 0提问于2016-10-29得票数 0
我正在尝试使用zipfile模块来读取归档文件中的文件。未压缩文件为~3 3GB，压缩文件为200MB。当我逐行处理压缩文件时，我不希望它们在内存中。到目前为止，我注意到使用以下代码的内存过度使用：
import zipfile
f = open(...)
z = zipfile.ZipFile(f)
for line in zipfile.open(...).readlines()
print line
我使用SharpZipLib在C#中做到了这点：
var fStream = File.OpenRead("...");
var unzipper = new ICSha
浏览 1提问于2012-07-14得票数 27
回答已采纳
我对蟒蛇很陌生。当尝试将数十个zip文件读入信号df时，会遇到下面的错误。每个zip文件都包含一个csv文件。我对堆栈溢出进行了广泛的搜索，但还没有找到解决方案。我怀疑这个csv包含汉字和urls。我的代码：
import os
import zipfile
import pandas as pd
import glob
file_path = os.getcwd() #obtain file path
allFiles = glob.glob(file_path + "/*.zip") #return list of all file names
list_ = []
for
浏览 1提问于2017-10-31得票数 0
1回答
我从一个pandas数据帧开始，我想将它保存为一个压缩的拼图文件，所有这些都保存在内存中，而不需要在磁盘上执行中间步骤。我有以下几点：
bytes_buffer = BytesIO()
df.to_parquet(bytes_buffer)
bytes_value= bytes_buffer.getvalue()
with ZipFile('example.zip', 'w') as zip_obj:
zip_obj.write(bytes_buffer.getvalue())
但是我得到了这个编码错误：ValueError: stat: embedd
浏览 0提问于2020-03-20得票数 1
我试着用java.util.zip打开一个很大(大约1 GiB)的压缩文件，得到以下错误：
java.lang.OutOfMemoryError
at java.util.HashMap.makeTable(HashMap.java:555)
at java.util.HashMap.doubleCapacity(HashMap.java:575)
at java.util.HashMap.put(HashMap.java:405)
at java.util.zip.ZipFile.readCentralDir(ZipFile.java:366)
at java.util.zip.ZipFil
浏览 0提问于2012-10-22得票数 2
回答已采纳
我有一个每周运行一次的脚本，到本周为止，它在BadZipFile试图与熊猫一起读取excel文件时失败了。没有对脚本进行任何更改，并且依赖关系版本也没有更改。Python 3.7，熊猫1.3.5，openpyxl 3.0.10。下面是堆栈跟踪：
df = pd.read_excel(filename, skiprows=1)
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/util/_decorators.py", line 311, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
浏览 7提问于2022-09-20得票数 0
我有一个名为myfile.zip的压缩文件，其中包含一个文件mysasfile.sas7bdat，我希望将其作为pandas数据帧读取。我尝试了一些不起作用的方法，但以下是我目前的方法：
import zipfile
zipfile = zipfile.ZipFile('myfile.zip', 'r')
sasfile = zipfile.open('mysasfile.sas7bdat')
df = pd.read_sas(sasfile)
错误：
---------------------------------------------
浏览 0提问于2019-08-28得票数 1
1回答
我想部署我的ML模型使用流光，但流式只能允许用户一次上传一个文件。因此，我试图允许用户上传包含图像的zip文件，以便在后端提取图像并用于预测。每当我测试以下代码时，它就会一直抛出：
AttributeError：“列表”对象没有属性“查找”。
我该怎么解决这个问题。
import altair as alt
import streamlit as st
from PIL import Image
from pathlib import Path
import base64
import io
import pandas as pd
import zipfile
import filetype
浏览 2提问于2022-07-20得票数 0
我一直在尝试使用requests库从服务器主机URL下载压缩的csv。 当我从同一服务器下载一个不需要压缩的小文件时，它在CSV中读取没有问题，但对于这个文件，我返回了编码错误。 我尝试了多种编码方式，以pandas csv格式读入，以zip文件格式读入，然后打开(此时我得到的错误消息是，文件不是zip文件)。 我还尝试了使用这里建议的zipfile库：Reading csv zipped files in python 并且还尝试在read_csv中设置编码和压缩。 适用于未压缩的服务器文件的代码如下： response = requests.get(url, auth=HTTPBasic
浏览 21提问于2021-02-09得票数 0
1回答
我正在尝试将CSV文件作为Pandas数据框导入。这些文件包含在一个较大的Zip文件中。下面是我的代码： import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
import zipfile
DataURL = "file:///c:/Users/MMoynihan/Desktop/TensorFlow/DNN_Dataset/SIM_IMGS.zip"
TagURL = "file:///c:/Users/MMoynihan/Desktop/TensorFlow/DNN_Da
浏览 52提问于2021-08-16得票数 1
1回答
我试图用pandas打开一个压缩的excel文件。
当我尝试
import pandas as pd
import zipfile
from urllib.request import urlopen
import io
url = 'https://www.cftc.gov/files/dea/history/fut_disagg_xls_2020.zip'
file =zipfile.ZipFile((io.BytesIO(urlopen(url).read())))
file_name = file.namelist()[0]
pd.read_excel(file.op
浏览 1提问于2020-10-19得票数 2
回答已采纳
我想读入一个txt文件，该文件位于压缩文件夹中的一个文件夹中，作为pandas数据框。 我已经研究了如何读取txt文件，以及如何分别从压缩文件夹Load data from txt with pandas和Download Returned Zip file from URL中访问文件。 问题是我的代码收到了一条KeyError消息。 我想这是因为我的txt文件位于文件夹中的一个文件夹中？ 谢谢你的帮助！ # MWE
import requests
import pandas as pd
from zipfile import ZipFile
from io import BytesIO
浏览 11提问于2020-09-22得票数 0
回答已采纳
目前，我正在将数据帧转换为csv，然后使用以下代码进行压缩：
dfDict = {'df_1_name.csv': df1, 'df_2_name.csv': df2}
def makeZip(self, path, dfDict):
fileNames = dfDict.keys()
if len(fileNames) > 0:
with zipfile.ZipFile(path, 'w') as csv_zip:
for file in fileNames:
csv_zip.writestr
浏览 0提问于2021-11-16得票数 0
3回答
打开xlsx文件
、、、
通过运行下面的代码，我提取了一个excel文件。
from zipfile import ZipFile
with ZipFile('HISTDATA_COM_XLSX_EURUSD_M12018.zip', 'r') as zipObj:
zipObj.extractall()
之后，我想打开它。由于是xlsx文件，我导入了openpyxl模块并运行了下面的代码。
from zipfile import ZipFile
import openpyxl
with ZipFile('HISTDATA_COM_XLSX_EURUSD_M12018.z
浏览 12提问于2022-10-18得票数 2
回答已采纳
我有1.3 6GB的Zip文件，里面有一个6 6GB的逗号分隔格式的txt文件。此zip文件夹位于Azure Data Lake Storage上，并使用服务原则将其挂载在DBFS Databricks文件系统上。当使用普通的python代码解压6 6GB的文件时，我得到了1.98 6GB的解压文件。 请建议一种直接读取txt文件并将其存储为spark Dataframe的方法。 我尝试过使用python代码，但直接从python中读取时出现了error - Error tokenizing data. C error: Expected 2 fields in line 371，我看到3使
浏览 35提问于2019-09-19得票数 1
我试图使用Python3.5和Pandas将csv文件从以下URL加载到dataframe中：
link = "http://api.worldbank.org/v2/en/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?downloadformat=csv"
csv文件(API_NY.GDP.MKTP.CD_DS2_en_csv_v2.csv)位于zip文件中。我的尝试：
import urllib.request
urllib.request.urlretrieve(link, "GDP.zip")
import zipfile
compressed_fi
浏览 3提问于2016-12-19得票数 2
回答已采纳
我试着搜索了一些主题，但没有找到问题的解决方案。谁来解释一下为什么我的txt是空的？
this.Response.Clear();
this.Response.ContentType = "application/x-zip-compressed";
this.Response.AppendHeader("content-disposition", "attachment; filename=Outro.zip");
System.IO.FileStream reader = File.OpenRead(@"C:\Tes
浏览 1提问于2013-06-17得票数 1
2回答
我要做的是读取一个位于归档存档中的文件，如下所示：
代码1：
import zipfile
with zipfile.ZipFile("archive.zip", mode="r") as archive:
with zipfile.ZipFile("archive2.zip", mode="r") as archive2:
text = archive2.read("document.txt")
print(text) #FileNotFountError: [Errno 2] N
浏览 7提问于2022-04-12得票数 0
我需要作为字节数组传递的zip (包含各种文件和文件夹)的每个条目的InputStream。
到目前为止，这就是我所拥有的：
private void accessEachFileInZip (byte[] zipAsByteArray) throws IOException{
ZipInputStream zipStream = new ZipInputStream(new ByteArrayInputStream(zipAsByteArray));
ZipEntry entry = null;
while ((entry = zipStream.getNextEn
浏览 0提问于2018-03-27得票数 3
回答已采纳
我希望将下面的每个字段拆分成单独的列，并且不想指定列名，因为我要一个接一个地一起处理许多文件，并且每个文件都有不同数量的列。其目标是将每个文件读入到一个数据帧中，并将其文件名作为数据帧名称。我正在使用字典来做同样的事情： ? import pandas as pd
import zipfile
import re
Tables = {}
with zipfile.ZipFile('*.zip') as z:
for filename in z.namelist():
df_name = filename.split(".")
浏览 17提问于2021-04-15得票数 0
我有一个.zip文件，想知道其中文件的名称。代码如下：
zip_path = glob.glob(path + '/*.zip')[0]
file = open(zip_path, 'r') # opens without error
if zipfile.is_zipfile(file):
print str(file) # prints to console
my_zipfile = zipfile.ZipFile(zip_path) # throws IOError
下面是回溯：
<open file u'/Users/me/Doc
浏览 0提问于2013-01-18得票数 6
回答已采纳
我正在尝试将以前为Python 2.7编写的代码重写为Python 3.4。我在下面代码中的行zipfile.BadZipFile: File is not a zip file中得到了错误zipfile = ZipFile(StringIO(zipdata))。
import csv
try:
from StringIO import StringIO
except ImportError:
from io import StringIO
import pandas as pd
import os
from zipfile import ZipFile
from pprint
浏览 3提问于2015-06-23得票数 1
回答已采纳
在使用Django将文件夹保存到数据库/文件存储系统之前，我正在尝试压缩它。对于这个任务，我使用ZipFile库。下面是view.py的代码：
class BasicUploadView(View):
def get(self, request):
file_list = file_information.objects.all()
return render(self.request, 'fileupload_app/basic_upload/index.html',{'files':file_list})
d
浏览 12提问于2020-02-25得票数 3
回答已采纳
我正在尝试访问上可用的“收益率曲线数据”。它有一个单选按钮，点击“提交”结果在一个压缩文件，我希望从那里得到的数据。我希望从“检索所有数据”选项中获取数据。但是，我的代码如下所示，我在行AttributeError: read中得到了错误zipfile = ZipFile(StringIO(request.read()))，我不知道如何克服这个问题。
import urllib, urllib2
import csv
from StringIO import StringIO
import pandas as pd
import os
from zipfile import ZipFile
浏览 4提问于2015-06-17得票数 3
回答已采纳
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