Python 是一種強大、簡單易用的編程語言，經常用于數據處理和分析，同時它也是整合數據的有力工具。

下面介紹一些 Python 的庫，它們可以幫助你從不同來源收集數據并將其整合起來。

import pandas as pd
import numpy as np
# 從CSV文件讀取數據
data_from_csv = pd.read_csv('data.csv')
# 從Excel文件讀取數據
data_from_excel = pd.read_excel('data.xlsx')
# 從數據庫讀取數據
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
data_from_db = pd.read_sql_query('SELECT * FROM my_table', conn)
# 從Web API獲取數據
import requests
api_url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(api_url)
data_from_api = pd.json_normalize(response.json())
# 將數據整合到一個數據框中
data_frames = [data_from_csv, data_from_excel, data_from_db, data_from_api]
merged_data = pd.concat(data_frames)

在這個例子中，我們使用了 pandas 和 numpy 來讀取和處理各種類型的數據。我們通過 read_csv、read_excel 和 read_sql_query 方法從本地文件和數據庫中獲取數據，也通過 requests 庫從 Web API 中獲取 JSON 格式的數據。

最后，我們使用 concat 方法將所有數據框整合到一個數據框中。

通過 Python，你可以輕松地整合來自所有來源的數據并進行分析。使用這些庫，你可以寫出簡單且高效的代碼，來完成整合數據的工作。