使用 Google 表单和 Pandas 收集数据

简介

Google 表单是一种在线调查表格工具，在学术研究和数据收集方面应用广泛。Pandas 是一种 Python 数据处理库，可以轻松地从 Google 表单获取和处理数据。

在本文中，我们将介绍如何使用 Google 表单和 Pandas 收集数据，并利用 Pandas 从中提取有用信息。

使用 Google 表单收集数据

首先，我们需要创建一个 Google 表单来收集数据。在 Google Drive 上，单击“新建”，选择“Google 表单”。在表单中添加问题并设置表单的答案类型（例如文本字段、多选框等）。

一旦你的表单准备就绪，你可以通过向受访者分享表单链接或嵌入表单到您的网站上来开始收集数据。受访者填写表单后，您的表单将自动记录答案。

用 Pandas 从 Google 表单获取数据

要使用 Pandas 获取来自 Google 表单的数据，我们需要使用 Google API。首先，在 Google Cloud Console 中创建一个项目并启用谷歌表格 API。

安装必要的 Python 包：

pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client pandas

在 Python 中，导入所需的包并设置身份验证：

from google.oauth2.credentials import Credentials

# Set Google API credentials
creds = Credentials.from_authorized_user_file('token.json', SCOPES)

然后，我们需要获取表单的 SPREADSHEET_ID 和 SHEET_NAME。您可以在 Google 表单位置栏中找到 SPREADSHEET_ID，而 SHEET_NAME 是您想要使用的工作表名称。

现在，我们可以使用 Pandas 从 Google 表单中读取数据：

import pandas as pd

# Define the spreadsheet ID and sheet name
SPREADSHEET_ID = 'your spreadsheet id'
SHEET_NAME = 'Sheet1'

# Get the sheet data
service = build('sheets', 'v4', credentials=creds)
sheet = service.spreadsheets()
result = sheet.values().get(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID, range=SHEET_NAME).execute()
data = result.get('values', [])

# Convert the sheet data to a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

用 Pandas 分析数据

现在，我们已经成功地从 Google 表单中获取了数据，并将其转换为 Pandas DataFrame，我们可以使用 Pandas 分析数据。

例如，我们可以计算某一列的平均值：

mean_value = df['column_name'].astype(float).mean()

或者，我们可以从 DataFrame 中筛选出满足特定条件的行：

filtered_df = df[df['column_name'] == 'value']

通过使用 Pandas 和 Google 表单，我们可以快速轻松地收集和分析数据。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Google 表单和 Pandas 从中提取相应信息。通过这种方式，您可以轻松地在 Python 中访问和分析数据，并在学术研究和数据分析中应用。