01 美國進出口貿易數據查詢(有海關編碼能查到美國的進口關稅嗎)

哪個網站可以查到關于中美進出口貿易的詳細數據

美國商務部，中國商務部，中國駐美國貿易參贊處

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'

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