項目四搭建Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)任務(wù)一采集數(shù)據(jù)CONTENTS認識DataFrame01多源數(shù)據(jù)采集02目錄PARTONE認識DataFrame一、利用字典生成DataFrame二、利用列表生成DataFrame認識DataFrameDataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類似與Excel表格數(shù)據(jù)，如下表所示的某品類商品訂單數(shù)據(jù)。接下來分別利用字典和列表，生成表中數(shù)據(jù)。利用字典生成DataFrame在生成DataFrame數(shù)據(jù)時，字典是一種常用的方法。通常，會將每一列的字段作為字典的鍵（key），而字段下的數(shù)據(jù)則作為對應(yīng)的值（value），以此來構(gòu)建DataFrame。通過使用importpandasaspd語句導(dǎo)入pandas模塊，可以方便地在后續(xù)代碼中調(diào)用它的功能。設(shè)置別名為“pd”后，只需在函數(shù)名前加上“pd”即可調(diào)用相關(guān)函數(shù)。也可以利用AI助手，輔助完成數(shù)據(jù)的生成。利用列表生成DataFrame使用列表生成DataFrame格式的數(shù)據(jù)，也是常見的構(gòu)造方式。下面展示了如何通過列表，生成相同數(shù)據(jù)。DataFrame可以使用同名函數(shù)DataFrame()創(chuàng)建，該函數(shù)包含3個參數(shù)。（1）data：數(shù)據(jù)參數(shù)，是一組數(shù)據(jù)的集合。（2）columns：列索引，是縱向索引的集合；如果不指定，則默認參數(shù)值為從0開始的正整數(shù)序列。（3）index：行索引，是橫向索引的集合；如果不指定，則默認參數(shù)值為從0開始的正整數(shù)序列。也可以借助AI助手,利用列表和字典，構(gòu)造同樣的DataFrame。PARTTWO多源數(shù)據(jù)采集一、通過接口獲取訂單信息二、通過read_excel()函數(shù)，獲取客戶信息三、通過read_html()函數(shù)獲取城市和產(chǎn)品數(shù)據(jù)通過接口獲取訂單信息在處理大規(guī)模訂單數(shù)據(jù)時，利用公開的數(shù)據(jù)接口，能夠高效地從數(shù)萬條訂單記錄中精準檢索所需信息，提升數(shù)據(jù)處理的效率與準確性。通過read_excel()函數(shù)，獲取客戶信息可以借助AI助手,學習讀取本地excel文件。將“客戶數(shù)據(jù)表.xls”和對應(yīng)的ipynb代碼文件，存儲在同一目錄下，可以直接使用相對路徑，獲取客戶信息。通過read_html()函數(shù)獲取城市和產(chǎn)品數(shù)據(jù)read_html()函數(shù)，能夠直接讀取網(wǎng)頁中標簽為table的數(shù)據(jù)，比如本例中的城市和產(chǎn)品表，可以采用通過read_html()函數(shù)獲取。結(jié)果列表里，包含了產(chǎn)品和城市的數(shù)據(jù)。通過列表索引，可以獲取需要的數(shù)據(jù)。通過read_html()函數(shù)獲取城市和產(chǎn)品數(shù)據(jù)限于篇幅，僅進行部分數(shù)據(jù)展示，df_list[0]為獲取的第一張表，對應(yīng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。通過read_