首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Python和usaspending.gov API提交高级过滤查询条件并使用pandas访问数据

的步骤如下:

  1. 导入必要的库:首先,需要导入Python的requests库和pandas库,以便进行API请求和数据处理。
代码语言:txt
复制
import requests
import pandas as pd
  1. 构建API请求:使用requests库发送HTTP请求到usaspending.gov API,并传递高级过滤查询条件。具体的查询条件可以根据需求进行定制,以下是一个示例:
代码语言:txt
复制
url = "https://api.usaspending.gov/api/v2/search/spending_by_award/"

# 构建查询条件
query = {
    "filters": [
        {
            "field": "recipient_name",
            "operation": "equals",
            "value": "ABC Company"
        },
        {
            "field": "date_signed",
            "operation": "greater_than",
            "value": "2021-01-01"
        }
    ],
    "fields": [
        "recipient_name",
        "date_signed",
        "award_amount"
    ],
    "limit": 100
}

# 发送API请求
response = requests.post(url, json=query)
  1. 处理API响应:解析API响应并将数据转换为pandas的DataFrame格式,以便进行进一步的数据分析和处理。
代码语言:txt
复制
# 解析API响应
data = response.json()

# 提取数据
results = data["results"]

# 转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(results)
  1. 数据分析和处理:使用pandas库对获取的数据进行各种分析和处理操作,例如排序、筛选、计算统计指标等。
代码语言:txt
复制
# 排序
df_sorted = df.sort_values(by="award_amount", ascending=False)

# 筛选
df_filtered = df[df["date_signed"] > "2021-06-01"]

# 计算统计指标
total_amount = df["award_amount"].sum()
average_amount = df["award_amount"].mean()

以上是使用Python和usaspending.gov API提交高级过滤查询条件并使用pandas访问数据的基本步骤。根据具体需求,可以进一步扩展和优化代码,例如添加异常处理、数据可视化等功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python数据分析库pandas高级接口dtstr的使用

Series对象DataFrame的列数据提供了cat、dt、str三种属性接口(accessors),分别对应分类数据、日期时间数据字符串数据,通过这几个接口可以快速实现特定的功能,非常快捷。...本文重点介绍演示dtstr的用法。...DataFrame数据中的日期时间列支持dt接口,该接口提供了dayofweek、dayofyear、is_leap_year、quarter、weekday_name等属性方法,例如quarter可以直接得到每个日期分别是第几个季度...DataFrame数据中的字符串列支持str接口,该接口提供了center、contains、count、endswith、find、extract、lower、split等大量属性方法,大部分用法与字符串的同名方法相同...本文使用数据文件为C:\Python36\超市营业额2.xlsx,部分数据与格式如下: ? 下面代码演示了dtstr接口的部分用法: ?

2.8K20

SQL、PandasSpark:常用数据查询操作对比

join on:指定查询数据源自多表连接及条件 where:设置查询结果过滤条件 group by:设置分组聚合统计的字段 having:依据聚合统计后的字段进一步过滤 order by:设置返回结果排序依据...,则对多表建立连接关系 where:根据查询条件过滤数据记录 group by:对过滤结果进行分组聚合 having:对分组聚合结果进行二次过滤 select:对二次过滤结果抽取目标字段 distinct...02 PandasSpark实现SQL对应操作 以下按照SQL执行顺序讲解SQL各关键字在PandasSpark中的实现,其中PandasPython中的数据分析工具包,而Spark作为集Java...Pandas中实现数据过滤的方法有多种,个人常用的主要是如下3类: 通过loc定位操作符+逻辑判断条件实现筛选过滤。...loc是用于数据读取的方法,由于其也支持传入逻辑判断条件,所以自然也可用于实现数据过滤,这也是日常使用中最为频繁一种; 通过query接口实现,提起query,首先可能想到的便是SQL中Q,实际上pandas

2.4K20

懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二):高级筛选(上)

前言 经常听别人说 Python数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 。...pandas 中没有啥高级筛选的说法,因为他的筛选本来就很灵活,看看 pandas 的实现: - 简单易懂,都是之前文章介绍过的,这里不多说 特定值过滤 "4、5或7班的记录",Excel 高级筛选的条件区域设置如下...方法 - in [4,5,6] ,语义清晰,班级是在列表中即符合 pandas 的 query 查询可以很灵活,可以接受外部的一个列表变量,如下: - 查询字符串要使用外部变量,只需要写 "@+变量名字..." 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: - 数据源没有总分列,添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行,表示"并且"关系 -...- 第二句即查询,通俗易懂 "语文高于90,或者,数学高于或等于100",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: pandas 实现如下: - query 中的查询字符串可以使用 python

1.2K20

懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二):高级筛选(上)

前言 经常听别人说 Python数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 。...pandas 中没有啥高级筛选的说法,因为他的筛选本来就很灵活,看看 pandas 的实现: - 简单易懂,都是之前文章介绍过的,这里不多说 特定值过滤 "4、5或7班的记录",Excel 高级筛选的条件区域设置如下...方法 - in [4,5,6] ,语义清晰,班级是在列表中即符合 pandas 的 query 查询可以很灵活,可以接受外部的一个列表变量,如下: - 查询字符串要使用外部变量,只需要写 "@+变量名字..." 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: - 数据源没有总分列,添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行,表示"并且"关系 -...- 第二句即查询,通俗易懂 "语文高于90,或者,数学高于或等于100",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: pandas 实现如下: - query 中的查询字符串可以使用 python

1.5K10

pandas.DataFrame()入门

它可以采用不同类型的输入数据,例如字典、列表、ndarray等。在创建​​DataFrame​​对象之后,您可以使用各种方法函数对数据进行操作、查询分析。...访问行:使用列标签行索引可以访问​​DataFrame​​中的特定列行。增加删除列:使用​​assign()​​方法可以添加新的列,使用​​drop()​​方法可以删除现有的列。...数据过滤选择:使用条件语句逻辑操作符可以对​​DataFrame​​中的数据进行过滤选择。数据排序:使用​​sort_values()​​方法可以对​​DataFrame​​进行按列排序。...接下来,我们使用​​groupby()​​方法对产品进行分组,使用​​agg()​​方法计算每个产品的销售数量总销售额。...Vaex:Vaex是一个高性能的Python数据处理库,具有pandas.DataFrame的类似API,可以处理非常大的数据集而无需加载到内存中,并且能够利用多核进行并行计算。

23310

PySpark UD(A)F 的高效使用

由于主要是在PySpark中处理DataFrames,所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD,使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...对于这个确切的用例,还可以使用高级的 DataFrame filter() 方法,产生相同的结果。...所以在的 df.filter() 示例中,DataFrame 操作和过滤条件将发送到 Java SparkContext,在那里它被编译成一个整体优化的查询计划。...执行查询后,过滤条件将在 Java 中的分布式 DataFrame 上进行评估,无需对 Python 进行任何回调!...然后定义 UDF 规范化使用pandas_udf_ct 装饰它,使用 dfj_json.schema(因为只需要简单的数据类型)函数类型 GROUPED_MAP 指定返回类型。

19.5K31

盘点丨2018 年热门 Python 库丨TOP20

NumPy用于处理大型多维数组矩阵,通过大量的高级数学函数实现方法进行各种操作。 在过去一年里,NumPy进行了大量改进。...此外,还封装了许多新的BLASLAPACK函数。 3. Pandas提交:17144,贡献者:1165) Pandas是一个Python库,提供高级数据结构各种分析工具。...主要特点是能够将相当复杂的数据操作转换为一两条命令。Pandas包含许多用于分组、过滤组合数据的内置方法,以及时间序列功能。...Pandas库已推出多个新版本,其中包括数百个新功能、增强功能、bug修复API改进。这些改进包括分类排序数据方面,更适合应用方法的输出,以及执行自定义操作。 4....Python API于2017年推出,从此之后该框架越来越受欢迎,吸引了大量数据科学家。 15.

91720

犹他州空气质量分析-从EPA的空气质量服务站API中抓取数据

要创建新帐户,请访问 https://aqs.epa.gov/signup 。您需要提供的唯一信息是电子邮件地址。 在使用您的电子邮件地址提交表单后,您将收到一个密码。...从网页表格迁移到编程 API 调用 一旦您理解了数据了解了如何构建查询,就可以从基于网页的表单转换为您选择的编程语言,以便对数据进行检索,挖掘,清理,传输等。...让我们分解这个例子中的操作: 第1步: 导入 Python 库 ? pandas:由于数据来自API,我们将使用 Pandas数据存储在 DataFrame 中。...稍后,我们将在操作数据使用Pandas 的其他功能。 io:我们将使用 io 库来解码从API返回的数据。 requests:Requests 库将用于向 EPA.gov 服务器发出API请求。...本系列的下一篇文章将重点介绍如何从 API 清理数据使用数据计算空气质量指数(AQI),导出数据以导入MapD,我们将进一步分析数据创建交互式数据可视化。

1.2K20

Databircks连城:Spark SQL结构化数据分析

数据科学家们早已熟悉的RPandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API,却局限于单机,无法覆盖分布式大数据场景。...为此,我们在Spark 1.3中引入了与RPython Pandas接口类似的DataFrame API,延续了传统单机数据分析的开发体验,并将之推广到了分布式大数据场景。...Spark SQL外部数据API的一大优势在于,可以将查询中的各种信息下推至数据源处,从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化,实现减少IO、提高执行效率的目的。...在使用Python RDD API时,Python VMJVM之间需要进行大量的跨进程数据交换,从而拖慢了Python RDD API的速度。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询过滤条件中涉及到分区列时,我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录,从而减少IO。

1.9K101

整理了10个经典的Pandas数据查询案例

Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法,特别是在的查询条件很多的时候,在本文中整理了10个示例,掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。...在开始之前,先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件条件的组合。...PANDAS中的DATAFRAME(.loc.iloc)属性用于根据行列标签索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析求值,返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。

20620

10个快速入门Query函数使用Pandas查询示例

pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法,特别是在的查询条件很多的时候,在本文中整理了10个示例,掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。...在开始之前,先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件条件的组合。...PANDAS DATAFRAME(.loc.iloc)属性用于根据行列标签索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析求值,返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件,并且可以是数值非数值列上条件的组合。 除此以外, Pandas Query()还可以在查询表达式中使用数学计算。

4.3K20
领券