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：

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。

import requests
import pandas as pd

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：

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)

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。

# 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)

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。

# 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。