各国の名目GDPの推移（静的グラフ）

各国の名目GDPデータをWorld Bankから取得してグラフ化するpythonプログラムがとりあえずできたので、備忘録として保存。

データの取得はwbdataを使いたかったが、どうしてもうまくいかなかったので、それは別の機会に。

グラフは、matplotlib.pyplotを使った静的なグラフ。plotlyを使ったインタラクティブなグラフも別の機会に。

import requests
import json
from datetime import datetime
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def fetch_gdp_data(country_code):
    gdp_data = {}
    for page in range(1, 3):  # ページを指定してデータを取得
        url = f"https://api.worldbank.org/v2/country/{country_code}/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?format=json&page={page}"
        response = requests.get(url)
        data = json.loads(response.text)
        
        for entry in data[1]:
            date = datetime.strptime(entry["date"], "%Y")
            value = entry["value"]
            if value is not None:
                gdp_data[date] = value
                
    return pd.Series(gdp_data)

# 国のISOコードを設定（G7＋中印）
countries = {
    'USA': 'United States',
    'CHN': 'China',
    'JPN': 'Japan',
    'DEU': 'Germany',
    'IND': 'India',
    'GBR': 'United Kingdom',
    'FRA': 'France',
    'ITA': 'Italy',
    'CAN': 'Canada',
}

# データフレームの作成
gdp_data = pd.DataFrame({code: fetch_gdp_data(code) for code in countries.keys()})

# インデックスを datetime 型に変換
gdp_data.index = pd.to_datetime(gdp_data.index)

# 欠損値の処理
gdp_data_filled = gdp_data.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill')

# グラフを描画
plt.figure(figsize=(14, 8))
for country in countries:
    plt.plot(gdp_data_filled[country], label=countries[country])

plt.title('Nominal GDP (current USD) of G7 countries, China, and India (1960-2021)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('GDP (current USD)')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

Google Colabでこのコードを実行すると、以下のグラフが出来上がった。