| 久违了，朋友们，来篇干货。
ETL 的全称是 extract， transform， load，意思就是:提取，转换， 加载ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净，结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础
1，提取数据
这里从电影数据 API 请求数据在开始之前，你需要获得 API 密钥来访问 API可以在这里找到获取密钥的说明
一旦你有了密钥，需要确保你没有把它直接放入你的源代码中，因此你需要创建 ETL 脚本的同一目录中创建一个名为 config.py 的文件，将此放入文件:
#config.pyapi_key =
如果要将代码发布到任何地方，应该将 config.py 放入 .gitignore 或类似文件中，以确保它不会被推送到任何远程存储库中。
还可以将 API 密钥存储为环境变量，或使用其他方法隐藏它目标是保护它不暴露在 ETL 脚本中
现在创建一个名为 tmdb.py 的文件，并导入必要的依赖:
import pandas as pdimport requestsimport config
向 API 发送单个 GET 请求的方法。在响应中，我们收到一条 JSON 记录，其中包含我们指定的 movie_id:
这里我们请求 6 部电影，电影 movie_id 从 550 到 555 不等。我们创建一个循环，一次请求每部电影一部，并将响应附加到列表中:
现在我们拿到了 response_list 这样复杂冗长的 JSON 数据，这里使用 from_dict 从记录中创建 Pandas 的 DataFrame 对象:
df = pd.DataFrame.from_dict
如果在 jupyter 上输出一下 df，你会看到这样一个数据帧:
至此，数据提取完毕。
2，转换
我们并不需要提取数据的所有这些列，所以接下来选择我们需要使用的列。
假如以下列是我们感兴趣的:
budgetidimdb_idgenresoriginal_titlerelease_daterevenueruntime
创建一个名为 df_columns 的列名称列表，以便从主数据帧中选择所需的列。
df_columns =
请注意，有一个 genres 列是长这样的:
这是一个 JSON 格式的列，我们希望扩展它。
一种比较直观的方法是将 genres 内的分类分解为多个列，如果某个电影属于这个分类，那么就在该列赋值 1，否则就置 0，就像这样:
现在我们用 pandas 来实现这个扩展效果。
首先扁平化这个 JSON 列表:
genres_list = df.tolistflat_list =
接下来，我们创建一个 genres_all 的临时列，作为电影类别的代表，我们只需要 genres 内的 name 属性，稍后把它扩展为单独的列:
result = for l in genres_list: r = for d in l: r.append) result.append(r)df = df.assign(genres_all=result)
为了完整的保存 genres 类型表，我们把它单独做为一个表:电影类型表:
df_genres = pd.DataFrame.from_records.drop_duplicates
它是这样的:
接下来，将类型名称附加到 df_columns 中，然后删除 genres 列:
df_columns = df_genre_columns = df_genres('name').to_listdf_columns.extend(df_genre_columns)s = df('genres_all').explodedf = df.join(pd.crosstab(s.index， s))
关于日期时间，我们希望将日期扩展为年，月，日，周，像这样:
那么以下代码就是干这个的:
df = pd.to_datetime(df)df('day') = df.dt.daydf('month') = df.dt.monthdf('year') = df.dt.yeardf('day_of_week') = df.dt.day_namedf_time_columns = ('id'， 'release_date'， 'day'， 'month'， 'year'， 'day_of_week')3，加载
加载就很简单了，将 DataFrame 导出到 excel 或者 csv 即可。
df.to_csv('tmdb_movies.csv'， index=False)df_genres.to_csv('tmdb_genres.csv'， index=False)df(df_time_columns).to_csv('tmdb_datetimes.csv'， index=False)
如果要导出 excel，那么就用 to_excel 函数。
最后的话
Pandas 是处理 excel 或者数据分析的利器，ETL 必备工具，本文以电影数据为例，分享了 Pandas 的常见用法。
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