无需凭证如何将Kaggle公开csv数据集导入pandas DataFrame？

结论 #

可以直接使用pd.read_csv这类pandas接口免登录拉取Kaggle公开数据集，不需要任何凭证，具体操作如下：

操作步骤 #

• 提取目标数据集核心参数
  从你提供的数据集链接中可提取到三个核心参数：
  • 数据集所属用户ID：unsdsn
  • 数据集名称：world-happiness
  • 目标文件名：2017.csv
• 构造免验证直链
  按照Kaggle公开数据集的固定存储规则，拼接得到2017年幸福报告的直接访问链接：https://storage.googleapis.com/kaggle-datasets/unsdsn/world-happiness/2/2017.csv
• 调用pandas接口直接读取
  在Jupyter Notebook中运行如下代码即可完成数据拉取：

  import pandas as pd
  # 传入构造好的直链直接读取
  happiness_df = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/kaggle-datasets/unsdsn/world-happiness/2/2017.csv")
  # 验证数据读取结果
  print(happiness_df.head())
  

通用规则说明 #

如果需要拉取该数据集下其他年份的csv文件，只需将链接末尾的2017.csv替换为对应年份的文件名即可，不需要调整其他部分。 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sapiens