python - 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 没问题，但对于 SA2、年龄和性别的 ERP，我收到超时错误。
我只将时间段限制在 2018 年，但仍然超时。奇怪的是，它有时有效，但大多数情况下无效。
我想尝试限制诸如年龄或性别之类的参数，但不确定如何执行此操作。
任何帮助将非常感激。

提前致谢。

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 Anthony Kong，我才设法弄明白了这一点。

我修改了 resource_id 以匹配 ABS 网站上给出的 URL，以对我的请求应用过滤器，以允许较小的请求并且没有超时。
感谢 ABS 工作人员，我还被告知如何更改 ABS 超时值。
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')