无缝整合国际统计：通过 Python 链接导入 SDMX 数据

python

2024-03-27 08:51:39

通过 Python 链接导入 SDMX 数据：无缝整合国际统计

引言

SDMX（统计数据和元数据交换）是统计数据和元数据（数据信息）交换的国际标准。它广泛用于政府机构和国际组织中。本博客文章将指导你如何使用 Python 通过链接导入 SDMX 数据，从而轻松访问全球数据集。

SDMX 数据的价值

SDMX 数据提供了一系列优势：

国际标准化： SDMX 确保数据以一致且结构化的方式呈现，便于跨国比较和分析。
数据质量： SDMX 强调数据质量，实施严格的验证和错误检测机制。
可扩展性： SDMX 支持广泛的数据类型和维度，允许你轻松定制数据集以满足你的特定需求。

通过 Python 导入 SDMX 数据

步骤 1：安装 Pandas 库

pip install pandas

步骤 2：导入结构信息

结构信息了数据集的维度、度量和代码列表。从数据提供者的网站获取结构查询链接。

# 替换为结构查询链接
structure_url = "链接地址"

# 从结构链接导入数据
structure_data = pd.read_csv(structure_url)

步骤 3：导入数据

数据包含实际数据值。获取数据查询链接并将其导入 Pandas 数据框中。

# 替换为数据查询链接
data_url = "链接地址"

# 从数据链接导入数据
data_df = pd.read_csv(data_url)

步骤 4：合并结构和数据

将结构数据中的维度和度量信息与数据中的值进行合并。

# 合并结构数据和数据
merged_df = pd.merge(structure_data, data_df, how="left", on="Code")

步骤 5：设置索引（可选）

如果需要，可以设置数据集的索引。

# 设置索引
merged_df.set_index("Code", inplace=True)

示例

以下代码显示了如何导入世界银行网站上的全球 GDP 数据：

# 世界银行 GDP 数据集的链接
structure_url = "https://datacatalog.worldbank.org/sdmx_json/data/GDPP/all/all/all/all/all"
data_url = "https://datacatalog.worldbank.org/sdmx_json/data/GDPP/all/all/all/all/all/all/2000/2020"

# 导入数据
structure_data = pd.read_csv(structure_url)
data_df = pd.read_csv(data_url)

# 合并数据
merged_df = pd.merge(structure_data, data_df, how="left", on="Code")

# 设置索引
merged_df.set_index("Code", inplace=True)

# 打印前 5 行
print(merged_df.head())

常见问题解答

问：什么是 SDMX 数据？
答：SDMX 数据是一种用于交换统计数据和元数据的国际标准，以一致且结构化的方式呈现。
问：为什么我需要通过 Python 导入 SDMX 数据？
答：通过 Python 导入 SDMX 数据可以实现数据集的自动化和无缝整合，简化数据分析和建模。
问：我可以在哪里找到 SDMX 数据？
答：你可以从政府机构、国际组织和第三方数据提供者等各种来源获得 SDMX 数据。
问：导入 SDMX 数据需要什么先决条件？
答：你需要安装 Python 3 或更高版本和 Pandas 库。
问：我可以对导入的 SDMX 数据进行哪些操作？
答：你可以执行各种数据操作，例如过滤、排序、分组和聚合。你还可以使用 Pandas 可视化和机器学习工具进一步分析数据。