张工：你好李工，最近陕西大数据中心正在推进数据中台建设，你觉得我们从哪里开始呢？
李工：首先得明确数据中台的核心功能。它需要整合陕西各地市的数据资源，提供统一的数据服务接口，同时还要具备强大的数据分析能力。
张工：嗯，确实如此。那第一步应该是数据采集吧？你知道有哪些工具可以高效地完成这个任务吗？
李工：Python中的Pandas库就非常适合用于数据采集。比如我们可以用它来读取Excel文件里的数据。
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df.head())
张工：这看起来简单易懂。接下来是不是要对数据进行清洗了？毕竟原始数据往往杂乱无章。
李工：没错，数据清洗是关键步骤之一。我们可以使用Pandas的dropna()函数来删除缺失值。
# 删除含有缺失值的行
cleaned_df = df.dropna()
print(cleaned_df.info())
张工：清洗完后怎么存储这些数据呢？我们需要一个高效的数据库系统。
李工：推荐使用PostgreSQL，它支持复杂查询且性能优秀。
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
dbname='postgres',
user='postgres',
password='password',
host='localhost'
)
cur = conn.cursor()
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_table (id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), value INT);")
conn.commit()
张工：最后一步就是数据分析了。你觉得应该采用哪种框架呢？
李工：Spark是一个很好的选择，特别适合处理大规模数据集。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('DataAnalysis').getOrCreate()
df_spark = spark.createDataFrame(cleaned_df)
result = df_spark.groupBy('name').sum('value').show()
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