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一个简单的Python脚本，用于筛选并提取来自GDELT项目事件数据库的数据。

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简介：
利用一个简化的Python脚本，便可从（该数据集是研究全球人类社会最广泛的开放数据集）中提取数据。 该脚本以152种语言，涵盖了跨越200年的总共8.1万亿个数据点。 事件数据库包含了超过25亿条记录，这些记录以由制表符分隔的文件形式进行组织。 截至2013年3月31日，事件记录将以月度和年度文件形式存储，对应于事件发生的具体月份和年份。 从2013年4月1日起，每日都会生成新的文件，并按照事件在世界新闻媒体中被报道的日期（而非事件实际发生的日期）来存储相关记录。 我们主要关注的是该数据库的1.0版本，该版本每天都会持续更新并添加新的条目。 该脚本旨在从GDELT项目事件数据库v1.0原始数据集中提取事件信息，并利用CAMEO分类法对所需类型的事件进行筛选。 此外，它还采用FIPS 10-4国家/地区代码对需要采取行动的国家/地区进行精确过滤，最终输出为一个包含给定事件和国家集标识事件的逗号分隔值文件。 此脚本的依赖关系...

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  • GDelt数据采集：一个简易的Python脚本，用于筛选并获取GDELT项目事件数据库中的信息
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    这段简介可以这样写：“GDelt数据采集”是一个简单的Python工具，旨在帮助用户轻松筛选和提取GDELT项目事件数据库中的相关信息，简化数据分析流程。 GDELT数据集是理解全球人类社会的最大开放数据集之一，可以通过一个简单的Python脚本来获取其中的数据。该数据集用152种语言提供了跨越200年的总计8.1万亿个数据点。事件数据库包含超过25亿条记录，这些记录按日期组织成一组由制表符分隔的文件。 截至2013年3月31日，所有记录均以月份和年度文件的形式存储，并按照活动发生的日期进行归档。从2013年4月1日起，每天都会创建新的数据文件，并根据事件在世界新闻媒体中被发现的时间（而非实际发生时间）来存储这些记录。 我们的重点是GDELT项目事件数据库v1.0版本的数据集，该数据集每日更新一次。描述的脚本从原始数据集中提取特定类型的事件信息并进行过滤，使用CAMEO分类法按所需事件类型筛选，并利用FIPS 10-4国家/地区代码对需要采取行动的国家和地区进一步细化。 最终输出是一个逗号分隔值文件（CSV），其中包含已标识出的相关事件和对应国家的信息。
     
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