Я думаю, что это просто, но я не нахожу ответа, который работает. Импорт данных, похоже, работает, но код разделения / не кодируется ниже. Спасибо за помощь.
import urllib.request
opener = urllib.request.FancyURLopener({})
url = "http://jse.amstat.org/v22n1/kopcso/BeefDemand.txt"
f = opener.open(url)
content = f.read()
# below are the 3 different ways I tried to separate the data
content.encode('string-escape').split("\\x")
content.split('\r')
content.split('\\')
Я настоятельно рекомендую Pandas для чтения и анализа файлов такого типа. Он поддерживает чтение непосредственно с URL-адреса, а также дает возможность полноценного анализа.
import pandas
url = "http://jse.amstat.org/v22n1/kopcso/BeefDemand.txt"
df = pandas.read_table(url, sep="\t+", engine='python', index_col="Year")
Обратите внимание, что у вас есть несколько повторяющихся вкладок в качестве разделителей в этом файле, который обрабатывается sep="\t+". Повторы также означают, что вы должны использовать движок Python.
Теперь, когда файл считывается в фрейм данных, мы можем, например, легко построить график:
df[['ChickPrice', 'BeefPrice']].plot()
Просто используйте csv.reader или csv.DictReader для разбора содержимого. Обязательно установите разделитель на табуляцию, в этом случае:
import requests
import csv
import re
url = "http://jse.amstat.org/v22n1/kopcso/BeefDemand.txt"
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
text = re.sub("\t{1,}", "\t", response.text)
reader = csv.DictReader(text.splitlines(), delimiter="\t")
for row in reader:
print(row)
В этом случае мне больше нравится csv.DictReader, потому что он использует для вас строку заголовка, а каждая строка является словарем. Ваш конкретный текстовый файл иногда разделяет поля с повторяющимися вкладками, чтобы он выглядел красивее, поэтому вам придется каким-то образом это учитывать. В своем фрагменте я использовал регулярное выражение, чтобы заменить все кластеры вкладок одной вкладкой.
