03 美國進口貿易數據查詢(wto數據庫如何查數據)

39;, '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='中國自澳大利亞進口鐵礦石金額')

我們想看看中國的大豆自各國進口的情況，用

soybean = 買粉絲trade_data(r="156",px="HS",ps="2019",p="all",rg='1',cc='1201',type='C',freq="A") soybean = soybean.sort_values(by='TradeValue',ascending=False) soybean.iloc[1:6].iplot(x='ptTitle',y='TradeValue',kind='bar',title='2019年中國大豆進口額')

從上圖可以看到，2019年中國自巴西的大豆進口，明顯高于美國，那么這種情況，是否是受到中美貿易摩擦的影響呢？我們用如下命令，就可以很清晰的看到，2018年之前，中國自美國和巴西進口大豆的金額比較接近，但是2018年之后，中國自美進口大豆銳減，并從巴西替代，這也是中美貿易摩擦對美國影響的一個案例。

soybean_import = 買粉絲trade_data(r="156",px="HS",ps="all",p="76,842",rg='1',cc='1201',type='C',freq="A") soybean_import_usa = soybean_import[soybean_import['ptTitle']=='USA'].set_index('yr')[['TradeValue']] soybean_import_brazil = soybean_import[soybean_import['ptTitle']=='Brazil'].set_index('yr')[['TradeValue']] soybean_import_all = soybean_import_usa.join(soybean_import_brazil,lsuffix='_USA',rsuffix='_Brazil') soybean_import_all.iplot(kind='bar',title='中國自美國和巴西進口大豆金額',legend={ 'orientation':'h','x':0.1,'y':-0.1})

五、幾個注意事項

1、如果是訪客用戶的話，ps、r、p三個參數最多只能填5個代碼，最多只有一個參數可以使用all，cc最多可以填20個代碼，可以使用all

2、查詢國家的時候，只能錄入國家編號，查詢國家對應編號的地址是買粉絲s://買粉絲trade.un.org/Data/cache/reporterAreas.json

3、查詢對手方國家的時候，只能錄入國家編號，查詢對手方國家對應編號的地址是買粉絲s://買粉絲trade.un.org/Data/cache/partnerAreas.json

4、查詢相關商品對應的HS編碼，地址是買粉絲s://買粉絲trade.un.org/Data/cache/classificationHS.json

中國對外貿易的數據在哪查?

這些數據最好的查詢途徑：

中國海關信息網

相關數據查詢網站：

國家統計局網站和海關信息網站（官方）。

國際統計局查詢宏觀對外貿易數據。

海關信息網站查詢進出口數據、口岸、進出口量、進出口總額等數據。

工信部網站也有相關數據。

對外經貿網也可以

操作：

登陸網站

可百度搜索統計局、海關信息、工信部，然后點擊進入

在最上面導航欄點擊統計數據，在年度數據中找到對外經濟貿易就可以了查詢了。

可利用網站的搜索框搜索相關數據。

海關信息網則需要輸入海關HS編碼來查詢。頁面提供的搜索框搜索就可以。

如何查詢美國商務部公布的新聞、數據？如反傾銷稅率

買粉絲://買粉絲.uoregon.e/~bruceb/adpage.買粉絲

請看其中“Antimping and Countervailing Duty Trade Protection Links”的那個部份。

美國人文地理對國際貿易

一、前言

地理條件的好壞是國際貿易能否順利發展的外部硬環境條件。國際貿易的根本是物品的買賣，不同自然地理環境下的地區所盛產的物品是不同的，而這些物品是否是可以促成國際貿易的商品，形成商品經濟，這便成為了能否進行國際貿易的先決條件。同時，國際貿易的進行離不開軟環境的開放政策，當然也和這個地區的經濟發展、政府政策作為（是否鼓勵本地區國際貿易開展、是否鼓勵對外經濟作為帶動經濟增長的主要形式、是否有完善和配套的法律法規作保障等）、主體經濟形勢分不開。本文從美國的地理環境為切入點，從多方面分析了美國的地理環境，與其對自己國家貿易的關系進行闡述，并提出了對自己國家貿易方面的影響。

二、關鍵詞

美國 地理環境 國際貿易

三、文獻綜述

一個國家經濟貿易情況在一定程度上是受其地理環境的影響的，地理條件的好壞是國際貿易能否順利發展的外部條件，一個國家的自然地理環境可以決定一個地區人的行為方式、性格塑造以及思想觀念，人文環境的作用同樣是國際貿易能否順利開展的不可或缺的因素，即國際貿易的開展離不開高素質的從業人員，從業人員離不開教育培養，一般來說，自然環境可以決定一個地區的經濟狀況，經濟狀況的好壞直接關系到人的整體素質。 然而，目前為止，目前，國內學術界在美國的地理環境對其國際貿易的影響上上存在爭議，對兩者之間的研究不深入，且不具有系統性。本文試圖在這些方面彌補對該問題研究的不足。對美國地理環境對其貿易的的影響進行系統的分析與研究。

四、研究方法

文獻研究法是論文中一種常用的方法，是指根據一定的研究目的或課題，通過調查文獻來獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問題的一種方法。文獻研究法被子廣泛用于各種學科研究中。本文在寫作時，查閱了大量了大量的文獻，也從網絡上查閱的相關的期刊文獻，搜集匯總了相關資料，對美國的基本情況及其對國際貿易的影響有了相關的認識。

調查法也是論文研究中常用的方法之一。它是有目的、有計劃、有系統地搜集有關研究對象現實狀況或歷史狀況的材料的方法。是科學研究中常用的基本研究方法，它綜合運用歷史法、觀察法等方法以及談話、問卷、個案研究、測驗等科學方式，對研究課題進行有計劃的、周密的和系統的了解，并對調查搜集到的大量資料進行分析、綜合、比較、歸納，從而為人們提供規律性的知識。本文在寫作時，調查了相關的數據和資料，并對其進行了整理，從而得出了結論。

五、研究結果與結論

（一）、地理環境

1、自然地理環境

（1） 氣候

美國幾乎有著世界上所有的氣候類型（地跨寒、溫、熱三帶，本土處于溫帶），在主要農業地帶少有嚴重的干旱發生、洪水泛濫也并不常見，并且有著溫和而又能取得足夠降雨量的氣溫。影響美國氣候的主要是北極氣流，每年從太平洋帶來了大規模的低氣壓，這些低氣壓在通過

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