import pandas as pd # Импортируем библиотеку pandas
import io # Импортируем библиотеку для работы с потоками данных
import requests # Импортируем библиотку для работы с HTTP-запросами

oauth_token = "05dd3dd84ff948fdae2bc4fb91f13e22bb1f289ceef0037" # Токен
counter_id = 2138128 # ID счетчика
url = "[<https://api-metrika.yandex.ru/stat/v1/data.csv?metrics=ym:s:visits,ym:s:pageviews&dimensions=ym:s:lastTrafficSource&date1=31daysAgo&date2=yesterday&limit=10000&offset=1&ids={0}&oauth_token={1}>](<https://api-metrika.yandex.ru/stat/v1/data.csv?metrics=ym:s:visits,ym:s:pageviews&dimensions=ym:s:lastTrafficSource&date1=31daysAgo&date2=yesterday&limit=10000&offset=1&ids=%7B0%7D&oauth_token=%7B1%7D>)".format(counter_id,oauth_token) # Формируем URL, передав вместо {0} идентификатор счетчика, вместо {1} - авторизационный токен
s = requests.get(url).content # Получаем данные по URL
df = pd.read_csv(io.StringIO(s.decode('utf-8'))) # Записываем данные в датафрейм
df.to_excel('metrika.xlsx') # Сохраняем датафрейм как Excel-файл