如何从从HTTP Request读取的excel文件中创建pandas DataFrame？

从HTTP请求读取的Excel文件可以通过以下步骤创建pandas DataFrame：

1. 首先，需要使用Python的requests库发送HTTP请求并获取Excel文件的内容。可以使用requests.get()方法发送GET请求，并将响应内容保存到一个变量中。
2. 接下来，可以使用io库中的BytesIO类将获取到的Excel文件内容转换为可读取的二进制流。可以使用BytesIO()方法，并将响应内容作为参数传递给它。
3. 然后，可以使用pandas库的read_excel()方法读取二进制流中的Excel文件，并将其转换为pandas DataFrame。可以使用read_excel()方法，并将BytesIO对象作为参数传递给它。

下面是一个示例代码：

import requests
import pandas as pd
from io import BytesIO

# 发送HTTP请求并获取Excel文件内容
response = requests.get('http://example.com/excel_file.xlsx')

# 将响应内容转换为可读取的二进制流
excel_data = BytesIO(response.content)

# 读取Excel文件并创建pandas DataFrame
df = pd.read_excel(excel_data)

# 打印DataFrame
print(df)

在这个示例中，我们使用了requests库发送GET请求来获取Excel文件的内容，并使用BytesIO类将响应内容转换为可读取的二进制流。然后，我们使用pandas的read_excel()方法读取二进制流中的Excel文件，并将其转换为pandas DataFrame。最后，我们打印了DataFrame来验证结果。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的错误处理和数据清洗。