02 全球貿易數據(全球貿易總額數據在哪查？)

;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

全球性的數據去哪里找？比如世界機電產品出口總額、

去WTO的官網上面可以找到，買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/its09_merch_trade_proct_e

htm這個是各種商品的國別進出口數據，世界貿易組織分類比較特別，沒有專門的機電產品，而是分為EDP equipment（電子數據處理設備），Tele買粉絲munications equipment（電信設備），Integrated circuits and electronic 買粉絲ponents（集成電路及微電子組件）下面是excel表格的連接：EDP equipment：買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/section2_e/ii48

xls 1998-2008進口買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/section2_e/ii47

xls 1990-2008 出口 Tele買粉絲munications equipment買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/section2_e/ii52

xls 1998-2008進口買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/section2_e/ii51

xls 1998-2008出口 Integrated circuits and electronic 買粉絲ponents買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/section2_e/ii56

xls 1998-2008進口買粉絲://買粉絲

wto

org/english/res_e/statis_e/its2009_e/section2_e/ii55

xls 1998-2008出口

2020年世界金融服務貿易出口總額是多少？

倫敦--(美國商業資訊)--跨境、跨貨幣資金流動與支付領域領導者西聯匯款公司(The Western Union Company, NYSE: WU)與全球預測與定量分析領域領導者牛津經濟研究院(Oxford E買粉絲nomics)今天聯合發布了新報告《全球服務貿易革命：推動疫情后經濟復蘇與增長》。

該報告預計，國際服務貿易*的價值將從2019年的6.1萬億美元增加到2025年的8.0萬億美元，相當于在此期間全球流量的價值增長近三分之一(31%)。

據預計，新冠肺炎(COVID-19)疫情爆發所推動的新技術采用和工作方式數字化將加速這種增長，而這與人們對在線互動態度的轉變相結合，有可能推動未來五年的經濟復蘇和跨境服務貿易的增長。

西聯環球商業匯款和牛津經濟研究院的中央預測情景預示了相對強勁的經濟復蘇，但也有可能出現更為悲觀的情景，其特點是近期收縮更為急劇并且復蘇時間更長且不完全（參見全球服務出口預測比較圖）。盡管如此，這種情景只會放大數字可交付(digitally-deliv

很赞哦!（97）