将压缩文件作为pandas DataFrame来读取

1. 确定压缩文件格式：首先要确定压缩文件的格式，常见的有zip、tar、tar.gz、tar.bz2等。此处以zip格式为例进行演示。

2. 导入相关库：代码中需要使用到的库有pandas和zipfile。

import pandas as pd
import zipfile

1. 打开压缩文件：使用zipfile库的ZipFile函数打开压缩文件，请求只读打开。

with zipfile.ZipFile('file.zip', 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall('extracted_folder')

1. 读取压缩文件中的CSV文件：使用pandas库中的read_csv函数读取已经解压出来的CSV文件，设置参数names为该CSV文件的表头。

df = pd.read_csv('extracted_folder/file.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'])

1. 删除解压出来的文件夹：使用Python的os库中的remove和rmdir函数分别删除CSV文件和解压出来的文件夹。

os.remove('extracted_folder/file.csv')
os.rmdir('extracted_folder')

完整代码示例：

import pandas as pd
import zipfile
import os

# 1. 打开zip压缩文件并解压缩到指定文件夹
with zipfile.ZipFile('file.zip', 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall('extracted_folder')

# 2. 读取CSV文件内容
df = pd.read_csv('extracted_folder/file.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'])

# 3. 删除解压出来的文件夹
os.remove('extracted_folder/file.csv')
os.rmdir('extracted_folder')

使用该代码可以读取指定压缩文件中的CSV文件，将其作为pandas DataFrame读取并进行后续数据处理。