uncomtrade数据库？uncomtrade数据库旧版用不了吗
各位老铁们好，相信很多人对uncomtrade数据库都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于uncomtrade数据库以及uncomtrade数据库旧版用不了吗的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
un comtrade 怎么选农产品进出口数据
commodities这一栏选农产品进出口数据
农产品（英文名：farm produce）是农业中生产的物品，如高粱、稻子、花生、玉米、小麦以及各个地区土特产等。国家规定初级农产品是指农业活动中获得的植物、动物及其产品，不包括经过加工的各类产品。
un comtrade是联合国商品贸易数据库是全球能够真实反映国际商品流动趋势最大和最权威的国际商品贸易数据库。收集了超过6000种商品约17亿个数据记录，最早可回溯至1962年。各个国家和地区上报的数据均被转换成联合国统计的统一标准格式。数据库中可注册个人帐户以保存检索历史和结果、设置分组、获取提醒等，也可以自定义包含多个国家或商品的国家群组或商品群组进行高级和复杂查询，具备自动累积计算总值的功能。
un comtrade数据库卡顿
可重新进入尝试登陆获取数据。
可以重新重启电脑程序，让数据库自行恢复，刷新功能，不在卡顿，使得电脑数据库里面的内容更加的完善。
联合国商品贸易统计数据库（缩写UN Comtrade）由联合国统计署创建，是目前全球最大、最权威的国际商品贸易数据型资源库，每年超过200个国家和地区向联合国统计署提供其官方年度商品贸易数据，涵盖全球99%的商品交易，真实反映国际商品流动趋势。
这是我们研究全球贸易活动最基础、最权威的数据库。
uncomtrade数据库旧版用不了吗
这个数据库旧版用不了。
根据UNComtrade数据库官方资料显示，需要明确的是，UNComtrade数据库是一个非常大型的数据库，因此它的数据量非常庞大，而且每年都在进行更新和维护，旧版UNComtrade数据库可能无法正常使用，主要是由于版本过期、未安装插件或浏览器过于陈旧等原因造成的。
为了保证该数据库的正常运行和数据的准确性，官方会定期对数据库进行升级和维护，并且提供最新版本的下载链接，不熟悉这些数据的含义，那么在使用中就可能会出现误解或数据分析错误，如果遇到了这样的问题，建议学习相关的知识再进行使用。
wto数据库如何查数据
联合国商品贸易统计数据库（缩写UN Comtrade）由联合国统计署创建，是目前全球最大、最权威的国际商品贸易数据型资源库，每年超过200个国家和地区向联合国统计署提供其官方年度商品贸易数据，涵盖全球99%的商品交易，真实反映国际商品流动趋势。这是我们研究全球贸易活动最基础、最权威的数据库。下载页面如下：
但是每次都要手动操作一遍，就比较麻烦。不过UN Comtrade提供了可以更方便获得数据的接口，我们来尝试一下。接口的实现原理，大概相当于：我们把要查询的数据，编成一条信息，发给UN Comtrade，然后UN Comtrade返回一个包含数据的文件，我们再解码成我们想要的格式。
一、查看接口格式。
我们先去UN Comtrade的接口网页，来看一看接口格式。
上图就是UN Comtrade的接口中，所包含的参数及格式。具体为：
r：reporting area报告数据的国家，默认值0
px：classification商品代码体系，商品进出口的默认值是HS（即Harmonized System），也可以选ST（即Standard International Trade Classification），服务进出口的默认值是EB02
ps：time period时间区间，格式为YYYYYYYYMMnowrecent等几种格式，取决于周期是月还是年。now是获得最近1期数据（默认值），recent是获得最近5期数据
p：partner area发生贸易往来的经济体，默认值all
rg：trade regime/ trade flow贸易的方向，1代表进口，2代表出口，默认值all
cc：classification code商品分类代码，TOTAL代表全部，AG2代表两位代码（默认值）等
max：maximum records returned一次性返回的最大数据条数，默认值是500，普通访客最高是10万，认证用户最高是25万
type：trade data type贸易类型，C是商品（默认值），S是服务
freq：data set frequency数据频率，A是年（默认值），M是月
head：heading style数据抬头格式，H适合人阅读（默认值），M适合机器阅读
最近铁矿石价格高涨，引发市场关注，而中国铁矿石的主要进口来源地是澳大利亚，我们就来看看，过去5年中国自澳大利亚进口铁矿石的数据。
我们把相关参数录入后，点击左下角的Try it out!就会返回给我们一个地址，这个地址就是向UN Comtrade发送数据请求的信息。同样，我们可以基于这条信息的格式，来设计我们的Python接口函数。
https://comtrade.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
我们把这条消息输入浏览器的地址栏，就可以看到返回的数据如下，里面的TradeValue就是我们想要的数据了：
二、调用requests库解析数据
UN Comtrade的接口以json格式交换数据，我们来看一看返回的数据格式。我们要用到Python的requests库。
import requests test= requests.get("http://comtrade.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()
我们来看一下返回内容，json有点类似于双重字典，从下文可以看到，返回结果主要包括两大类，第一大类是validation，主要是过程信息，第二大类是dataset，主要是我们需要的数据。
{'validation':{'status':{'name':'Ok','value': 0,'category': 0,'description':'','helpUrl':'For more reference visit http://comtrade.un.org/data/dev/portal/'},'message': None,'count':{'value': 5,'started':'2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00','finished':'2020-12-15T02:52:47.0901557+01:00','durationSeconds': 0.750622},'datasetTimer':{'started':'2020-12-15T02:52:46.3395337+01:00','finished':'2020-12-15T02:52:47.8896543+01:00','durationSeconds': 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 concentrates; 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库转换数据格式
我们选择我们关心的数据，用关键字提取出来，然后转换成DataFrame格式，就可以方便的查看数据了：
import pandas as pd import cufflinks as cf pd.DataFrame(test.json()['dataset'])[['yr','TradeValue']].iplot(x='yr',y='TradeValue',kind='bar',title='中国过去5年自澳大利亚进口铁矿石金额')
四、简单封装
我们把上文中的读取和解析数据的过程，简单封装成一个函数，以方便后续调用，比如我们想查看中国历年自澳大利亚进口铁矿石的金额，可以用如下命令：
import requests import pandas as pd import cufflinks as cf def comtrade_data(**params): r= requests.get("http://comtrade.un.org/api/get", params=params) return pd.DataFrame(r.json()['dataset']) Iron_ores= comtrade_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='中国自澳大利亚进口铁矿石金额')
我们想看看中国的大豆自各国进口的情况，用
soybean= comtrade_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年中国大豆进口额')
从上图可以看到，2019年中国自巴西的大豆进口，明显高于美国，那么这种情况，是否是受到中美贸易摩擦的影响呢？我们用如下命令，就可以很清晰的看到，2018年之前，中国自美国和巴西进口大豆的金额比较接近，但是2018年之后，中国自美进口大豆锐减，并从巴西替代，这也是中美贸易摩擦对美国影响的一个案例。
soybean_import= comtrade_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='中国自美国和巴西进口大豆金额',legend={'orientation':'h','x':0.1,'y':-0.1})
五、几个注意事项
1、如果是访客用户的话，ps、r、p三个参数最多只能填5个代码，最多只有一个参数可以使用all，cc最多可以填20个代码，可以使用all
2、查询国家的时候，只能录入国家编号，查询国家对应编号的地址是https://comtrade.un.org/Data/cache/reporterAreas.json
3、查询对手方国家的时候，只能录入国家编号，查询对手方国家对应编号的地址是https://comtrade.un.org/Data/cache/partnerAreas.json
4、查询相关商品对应的HS编码，地址是https://comtrade.un.org/Data/cache/classificationHS.json
文章分享结束，uncomtrade数据库和uncomtrade数据库旧版用不了吗的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！