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01 美國貿易數據查詢(美國在哪公布貿易相關數據,如進口商品非關稅措施覆蓋率?)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-13 15:10:00【】5人已围观
简介wto數據庫如何查數據聯合國商品貿易統計數據庫(縮寫UNComtrade)由聯合國統計署創建,是目前全球最大、最權威的國際商品貿易數據型資源庫,每年超過200個國家和地區向聯合國統計署提供其官方年度商
wto數據庫如何查數據
聯合國商品貿易統計數據庫(縮寫UN Comtrade)由聯合國統計署創建,是目前全球最大、最權威的國際商品貿易數據型資源庫,每年超過200個國家和地區向聯合國統計署提供其官方年度商品貿易數據,涵蓋全球99%的商品交易,真實反映國際商品流動趨勢。這是我們研究全球貿易活動最基礎、最權威的數據庫。下載頁面如下:
但是每次都要手動操作一遍,就比較麻煩。不過UN Comtrade提供了可以更方便獲得數據的接口,我們來嘗試一下。接口的實現原理,大概相當于:我們把要查詢的數據,編成一條信息,發給UN Comtrade,然后UN Comtrade返回一個包含數據的文件,我們再解碼成我們想要的格式。
一、查看接口格式。
我們先去UN Comtrade的接口網頁,來看一看接口格式。
上圖就是UN Comtrade的接口中,所包含的參數及格式。具體為:
r:reporting area 報告數據的國家,默認值0
px:classification 商品代碼體系,商品進出口的默認值是HS(即Harmonized System),也可以選ST(即Standard International Trade Classification),服務進出口的默認值是EB02
ps:time period 時間區間,格式為 YYYY YYYYMM now recent等幾種格式,取決于周期是月還是年。now 是獲得最近1期數據(默認值),recent 是獲得最近5期數據
p:partner area 發生貿易往來的經濟體,默認值all
rg:trade regime / trade flow 貿易的方向,1 代表進口,2 代表出口,默認值all
cc:classification 買粉絲de 商品分類代碼,TOTAL 代表全部,AG2 代表兩位代碼(默認值)等
max:maximum re買粉絲rds returned 一次性返回的最大數據條數,默認值是500,普通訪客最高是10萬,認證用戶最高是25萬
type:trade data type 貿易類型,C 是商品(默認值),S 是服務
freq:data set frequency 數據頻率,A 是年(默認值),M 是月
head:heading style 數據抬頭格式,H 適合人閱讀(默認值),M 適合機器閱讀
最近鐵礦石價格高漲,引發市場關注,而中國鐵礦石的主要進口來源地是澳大利亞,我們就來看看,過去5年中國自澳大利亞進口鐵礦石的數據。
我們把相關參數錄入后,點擊左下角的 Try it out! 就會返回給我們一個地址,這個地址就是向UN Comtrade發送數據請求的信息。同樣,我們可以基于這條信息的格式,來設計我們的 Python 接口函數。
買粉絲s://買粉絲trade.un.org/api/get?r=156&px=HS&ps=2015%2C2016%2C2017%2C2018%2C2019&p=36&rg=1&cc=2601&type=C&freq=A&head=H
我們把這條消息輸入瀏覽器的地址欄,就可以看到返回的數據如下,里面的 TradeValue 就是我們想要的數據了:
二、調用requests庫解析數據
UN Comtrade的接口以json格式交換數據,我們來看一看返回的數據格式。我們要用到Python的requests庫。
import requests test = requests.get("買粉絲://買粉絲trade.un.org/api/get", params=dict(r="156",px="HS",ps="2015,2016,2017,2018,2019",p="36",rg='1',cc='2601',type='C',freq="A")) test.json()
我們來看一下返回內容,json有點類似于雙重字典,從下文可以看到,返回結果主要包括兩大類,第一大類是validation,主要是過程信息,第二大類是dataset,主要是我們需要的數據。
{ 'validation': { 'status': { 'name': 'Ok', 'value': 0, 'category': 0, 'description': '', 'helpUrl': 'For more reference visit 買粉絲://買粉絲trade.un.org/data/dev/portal/'}, 'message': None, '買粉絲unt': { 'value': 5, 'started': '2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00', 'finished': '2020-12-15T02:52:47.0901557+01:00', 'rationSe買粉絲nds': 0.750622}, 'datasetTimer': { 'started': '2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00', 'finished': '2020-12-15T02:52:47.8896543+01:00', 'rationSe買粉絲nds': 1.5501205999999998}}, 'dataset': [{ 'pfCode': 'H5', 'yr': 2017, 'period': 2017, 'periodDesc': '2017', 'aggrLevel': 4, 'IsLeaf': 0, 'rgCode': 1, 'rgDesc': 'Import', 'rtCode': 156, 'rtTitle': 'China', 'rt3ISO': 'CHN', 'ptCode': 36, 'ptTitle': 'Australia', 'pt3ISO': 'AUS', 'ptCode2': None, 'ptTitle2': '', 'pt3ISO2': '', 'cstCode': '', 'cstDesc': '', 'motCode': '', 'motDesc': '', 'cmdCode': '2601', 'cmdDescE': 'Iron ores and 買粉絲ncentrates; including roasted iron pyrites', 'qtCode': 8, 'qtDesc': 'Weight in kilograms', 'qtAltCode': None, 'qtAltDesc': '', 'TradeQuantity': 668420584292, 'AltQuantity': None, 'NetWeight': 668420584292, 'GrossWeight': None, 'TradeValue': 46500341920, 'CIFValue': None, 'FOBValue': None, 'estCode': 0},
三、使用Pandas庫轉換數據格式
我們選擇我們關心的數據,用關鍵字提取出來,然后轉換成DataFrame格式,就可以方便的查看數據了:
import pandas as pd import cufflinks as cf pd.DataFrame(test.json()['dataset'])[['yr','TradeValue']].iplot(x='yr',y='TradeValue',kind='bar',title='中國過去5年自澳大利亞進口鐵礦石金額')
四、簡單封裝
我們把上文中的讀取和解析數據的過程,簡單封裝成一個函數,以方便后續調用,比如我們想查看中國歷年自澳大利亞進口鐵礦石的金額,可以用如下命令:
import requests import pandas as pd import cufflinks as cf def 買粉絲trade_data(**params): r = requests.get("買粉絲://買粉絲trade.un.org/api/get", params=params) return pd.DataFrame(r.json()['dataset']) Iron_ores = 買粉絲trade_data(r="156",px="HS",ps="ALL",p="36",rg='1',cc='2601',type='C',freq="A") Iron_ores[['yr','TradeValue']].iplot(x='yr',y='TradeValue',kind='bar',title='中國自澳大利
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