如何运用Excel和Python进行数据采集与初步处理，并依据数据新闻学角度挑选适合的可视化工具？

在数据新闻学中，数据的采集和处理是至关重要的环节，它为后续的数据分析和可视化奠定了基础。针对这个问题，首先推荐大家参考《数据新闻教学PPT课件：全面配套学习资料》中关于数据采集与处理、数据分析方法、以及数据可视化等相关章节的内容。这部分内容不仅为你提供了理论支持，还涵盖了实用的案例和操作步骤，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[数据新闻教学PPT课件：全面配套学习资料](https://wenku.csdn.net/doc/4trzhxskz5?spm=1055.2569.3001.10343)

在数据采集方面，Excel是很多初学者的首选工具，可以用于手动输入数据、导入CSV和TXT文件等。但是，对于大量数据的自动化采集，Python是一个更加强大和灵活的选择。利用Python中的requests库和BeautifulSoup库可以轻松地抓取网页数据。以下是一个基本的Python数据采集示例代码：

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  import pandas as pd

  url = '***'
  response = requests.get(url)
  soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
  table = soup.find('table', {'id': 'data-table'})

  rows = table.find_all('tr')
  data = []
  for row in rows:
      cols = row.find_all('td')
      cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
      data.append([ele for ele in cols if ele != ''])

  df = pd.DataFrame(data)
  df.columns = cols  # 假设第一行为表头

数据初步处理通常包括数据清洗、格式化、筛选等，可以使用Excel的强大功能完成，如条件筛选、查找与替换、数据透视表等，而Python中的Pandas库提供了更为强大和灵活的数据处理能力。例如，数据清洗和转换可以通过以下代码实现：

  # 假设df是已经加载到Pandas中的DataFrame
  df.dropna(inplace=True)  # 删除空值
  df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 格式化日期列
  df = df.loc[df['amount'] > 100]  # 筛选出金额大于100的数据

在选择可视化工具方面，数据新闻学强调的是视觉效果与故事叙述的结合。Excel内置的图表功能适合快速生成简单的数据图形，而专业的数据可视化工具如Tableau、Power BI能够创建更加复杂和交互式的可视化效果。如果需要编程方式生成可视化，Python中的Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的API进行定制化的图形绘制，而D3.js则可以在网页中实现高级的动态可视化效果。

通过本回答，你能够了解如何结合Excel和Python进行数据采集与处理，并根据数据新闻学的原则选择合适的可视化工具来呈现你的数据新闻故事。为了进一步深入学习和掌握这些技能，建议继续参考《数据新闻教学PPT课件：全面配套学习资料》，它不仅包含了以上提到的内容，还提供了更多实践案例和高级技巧，帮助你在数据新闻制作的道路上越走越远。

参考资源链接：[数据新闻教学PPT课件：全面配套学习资料](https://wenku.csdn.net/doc/4trzhxskz5?spm=1055.2569.3001.10343)