Pythonのpandasを使ってAPIから取得したCSVデータをCSVファイルを介せずデータフレーム化したいです。

Question

REST APIから取得したCSVデータをCSVファイルを介さず、データが格納されている変数をそのままデータフレームにしたいです。データフレーム化したデータはその後bigQueryに格納します。
CSVファイルに一旦保存してからだとBigQuery格納まで問題なく実装できました。
ですが、Google functionを活用してサーバーレスで今後は実装したいため、CSVファイルの読み込みや書き込みの処理を省きたいです。
現状はpd.read_csv(client_data)の処理でOSError: [Errno 63] File name too long:とエラーが出ています。
データフレーム化にはやはり一旦CSVファイルにデータを保存する必要があるのでしょうか？？
もし、変数のままデータフレーム化できる方法をご存知の方がいらっしゃいましたらご教授頂きたいです。
よろしくお願いします。

    response_get = requests.get(url, json=param1, headers=headers)
    response_get.encoding = 'UTF-8'
    client_data = response_get.text
    df = pd.read_csv(client_data)

Comments

[meg_]

client_dataの型は何でしょうか？

[amaturePy]

print(type(client_data))のデータ型はstrです。

[amaturePy]

回答になっていますでしょうか？？

Answer 1

下記コードではどうでしょうか？

import io

response_get = requests.get(url, json=param1, headers=headers)
response_get.encoding = 'UTF-8'
client_data = response_get.text
df = pd.read_csv(io.StringIO(client_data))

Comments

[amaturePy]

ありがとうございます！
データフレーム化できました。
とても参考になりました。