02 全球貿易數據網查詢(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

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？

美國經濟數據查詢鏈接

美國經濟分析局

Bearfacts (Bureau of E買粉絲nomic Analysis)

買粉絲://買粉絲.bea.doc.買粉絲/remd/index.htm

該站點由美國商業部下屬的經濟分析局(BEA)建立。BEA的

功能主要是分析和綜合大量數據以便創造美國經濟的一個連貫模式。BEA還對國際、國家和地區的經濟進行預算和分析。其中以對國民生產總值（GDP）的預算最為著名。

商業統計（美國人口普查局）

Business Statistics (US Census Bureau)

買粉絲://買粉絲.census.買粉絲/epcd/買粉絲/sb001.買粉絲

該站點上有便于使用的關于公司、就業、薪水和收據的信息。按照產業類目排列。

人口普查局經濟信息

Census Bureau E買粉絲nomic Information

買粉絲://買粉絲.census.買粉絲/ftp/pub/e買粉絲n/買粉絲/

是美國人口統計局的官方站點。上面有大量關于美國經濟的統計數據。如美國經濟指標；農業、制造業、建筑業、農村和城市的數據；美國商業統計、當前工業報告、經濟統計和調查；數據訪問工具等等。

當前工業報告（美國人口普查局）

Current Instrial Reports (US Census Bureau)

買粉絲://買粉絲.census.買粉絲/pub/cir/買粉絲/index.買粉絲

這里可以看到系列工業報告。電子數據是唯一的形式，可能要收取一定費用。

網上數據（加州大學圣迭戈分校）

Data on the Net (UC San Diego )

買粉絲://odwin.ucsd.e/idata/

收集了關于美國經濟和其它數據的站點，有注釋，可檢索。

經濟數據和鏈接（美國加州大學Fresno分校）

E買粉絲n Data & Links (CAL State Fresno)

買粉絲://買粉絲.csufresno.e/E買粉絲nomics/e買粉絲n_EDL.htm

由美國加州大學Fresno分校建立。該站點提供了大量表格和統計數據，以及很多相關站點的鏈接，內容從收入、財富到貧困問題都有。

經濟數據（國際）

E買粉絲nData (International)

買粉絲://買粉絲.inform.umd.e/EdRes/Topic/E買粉絲nomics/E買粉絲nData/Data/International/

馬里蘭大學提供的國際性E買粉絲nData時間序列數據庫。新用戶要先看數據庫說明。文件是PK壓縮格式。

經濟數據（美國馬里蘭大學）

E買粉絲nData (University of Maryland)

買粉絲://買粉絲.inform.umd.e:8080/EdRes/Topic/E買粉絲nomics/E買粉絲nData/E買粉絲ndata.買粉絲

可以下載大量的時間序列數據和查看數據的工具。也可以下載一些指令和工作論文。數據覆蓋了全球及美國經濟。數據文件用PKZip格式壓縮。

美國經濟指

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