02 中國商品貿易數據(2022年一季度我國對外貿易依存度為33.8%是對的嗎)

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

中國的進出口的主要商品大類有哪些？

工業，農業，原油，芯片方面進口，出口方面則是檸檬酸，無煙煤， 聚氯乙烯，碳酸鈉， 鋁材等。

在工業產品方面，我國十大進口產品分別是：集成電路、汽車整車和零部件、儀器、儀表、初級形狀材料、顯示面板、計算機及其零部件、飛機及航空器、電子元器件、醫療產品及器械、鋼材。而在農業產品方面，我國十大進口產品分別是：牛肉、大豆、玉米、植物油、大米，棉花、冷凍禽、小麥、豬肉、植物油。

中國是世界上最大的農業國之一，主要糧食是可以做到自給自足的。但在某些農產品方面，還是需要進口的。目前我國進口量最大的農作品是大豆，數據顯示，我國每年需要進口大豆近9000萬噸，是世界上最大的大豆消費國和進口國。

芯片方面，每年花費3000億美元左右，接著是石油，每年2500億美元左右。中國大量進口的是原油，中國是全世界石油進口增速最大的國家，也是進口數量最大的國家。2019年我國原油產量1.91億噸，進口超過5億噸。2019年，我國原油進口依舊保持強勁，2019年全球經濟增速降低，全球原油需求增量中，中國市場貢獻了75%。

而美國原油產量的增長一直是全球原油產量增長的主力軍，開采技術好，單井產出效率很高，很難讓市場給其原油產量設置上限。截至2019年12月初，美國原油產量增長了120萬桶/天，正好是OPEC在2019年的減產限額。美國原油產量將會在2020年再次增加124萬桶/天，檸檬酸

出口；檸檬酸。檸檬酸是一種重要的有機酸，在工業、食品業、化妝業等領域具有廣泛用途，其累計出口達291814萬噸。它可以制成酸味劑、增溶劑、緩沖劑、抗氧化劑等，也可用于碳酸飲料、果汁飲料、乳酸飲料等；由于是通過微生物發酵生產的有機酸，在洗滌劑領域也廣泛使用。而在化妝業，常用于乳液、乳霜、洗發精、美白用品、抗老化用品等產品。

無煙煤，累計出口270111萬噸的無煙煤，是中國出口量最大的產品之一。它是一種堅硬、致密、高光澤的煤礦品種，雖然發熱量較低，但碳含量最高，雜質含量最少。無煙煤塊煤主要應用是化肥（氮肥、合成氨）、陶瓷、制造鍛造等行業；無煙粉煤主要應用在冶金行業用于高爐噴吹（高爐噴吹煤主要包括無煙煤、貧煤、瘦煤和氣煤）。還可用于生活給水及工業給水的過濾凈化處理。

聚氯乙烯，中國對外出口商品排行前三，簡稱PVC，為無定形結構的白色粉末，具有穩定的物理化學性質，最大特點是阻燃、柔韌性好，價格低廉。PVC曾是世界上產量最大的通用塑料，應用非常廣泛，涉及建筑材料、工業制品、日用品、地板革、地板磚、人造革、管材、電線電纜、包裝膜、瓶、發泡材料、密封材料、纖維等。初級形狀的聚氯乙烯累計出口39041萬噸。

碳酸鈉，碳酸鈉又叫純堿，累計出口28362萬噸，分類屬于鹽，不屬于堿，國際貿易中又名蘇打或堿灰，是中國出口前十商品之一。作為一種重要的化工原料，它廣泛用于輕工日化、建材、化學工業、食品工業、冶金、紡織、石油、國防、醫藥等領域， 用作制造其他化學品的原料、清洗劑、洗滌劑，也用于照相術和分析領域。其次是冶金、紡織、石油、國防、醫藥及其它工業。

鋁材，鋁材累計出口7603萬噸，通常先加工成鑄造品、鍛造品以及箔、板、帶、管、棒、型材等，再經冷彎、鋸切、鉆孔、拼裝、上色等工序而制成。其主要金屬元素是鋁，再加上一些合金元素，以提高鋁材的性能。目前主要類別有 軋延材 、 鑄造材、非熱處理型合金、 純鋁合金 1XXX系列、鋁銅合金2XXX系列、鋁錳合金3XXX系列、鋁硅合金4XXX系列等。占全球原油產量增長的92%，OPEC減產再也不可能追上美國產量增長的步伐。

中國出口貿易占全球貿易量的比重，這樣的數據應該到哪里去查

我國進出口總額占世界比重已超過8%

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國家統計局16日發布新中國成立60周年系列報告之九，用翔實的數據描述了我國從封閉半封閉經濟到全方位開放的偉大歷史轉折。

對外貿易規模不斷擴大

改革開放以前，我國經濟總體上處于封閉狀態，進出口始終在低水平徘徊。1950年進出口總值僅11.35億美元，1977年發展到148.04億美元，年均增

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