澳大利亚统计局SDMX超时问题

Question

我正在尝试使用pandasdmx下载澳大利亚统计局的数据。我可以使用SDMX下载ERP_COB没有问题，但对于SA2，年龄和性别的ERP_COB，我得到了一个超时错误。我已经将时间限制为2018年，但我仍然在为out.The计时，奇怪的是，它有时会起作用，但大多数情况下不起作用。我想尝试限制参数，如年龄或性别，但不确定如何做到这一点。任何帮助都将不胜感激。

提前谢谢。

from pandasdmx import Request

Agency_Code = 'ABS'
Dataset_Id = 'ABS_ERP_ASGS2016'
ABS = Request(Agency_Code)
data_response = ABS.data(resource_id='ABS_ERP_ASGS2016', params={'startTime': '2018','endTime': '2018'})
def timeout(self, value):
    self.client.config['timeout'] = 10000
ERP2018=data_response.write().unstack().reset_index()

ERP2018 = ERP2018[(ERP2018.REGIONTYPE =='AUS') | (ERP2018.REGIONTYPE =='STE')]

ERP2018.to_csv('c:\\Temp\\erp2018.csv')

Answer 1

多亏了安东尼·孔，我才弄明白了这一点。

我已经修改了resource_id，以匹配ABS网站上给出的网址，对我的请求应用一个过滤器，以允许较小的请求，并且没有超时。我还被告知如何更改ABS超时值感谢ABS工作人员。见下文。

from pandasdmx import Request

Agency_Code = 'ABS'
Dataset_Id = 'ABS_ERP_ASGS2016'
ABS = Request(Agency_Code)
ABS.client.config['timeout'] = 100000
data_response = ABS.data(resource_id='ABS_ERP_ASGS2016/ERP.3+1+2.TT+A04+A59+A10+A15+A20+A25+A30+A35+A40+A45+A50+A55+A60+A65+A70+A75+A80+8599.AUS+STE..A/all?', params={'startTime': '2009','endTime': '2018'})

ERP2018=data_response.write().unstack().reset_index()

ERP2018.to_csv('c:\\Temp\\erp2018.csv')

Answer 2

如果您打开日志记录，

 import logging

 from pandasdmx import Request
 Agency_Code = 'ABS'
 Dataset_Id = 'ABS_ERP_ASGS2016'
 ABS = Request(Agency_Code, log_level=logging.INFO)

您可以看到正在尝试从http://stat.data.abs.gov.au/sdmx-json/data/ABS_ERP_ASGS2016下载Request模块。如果你在你的浏览器中尝试这个url，你会看到你没有从ABS服务器得到任何东西。

我没看到你的python代码有任何问题。

奇怪的是，没有前一年(2015)或后几年(2017,2018)的数据集。所以这个数据集看起来很奇怪。

这很可能是数据问题。您可以联系pandasdmx的维护者，也可以直接与ABS联系。