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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
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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
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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
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# 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。

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