自動車(HS87)の貿易統計

とりあえずの公開です。

税関別の貿易統計のデータを1988-2017分まとめてみました。
HSコードをつけていますが、上２桁８７以外は、メンテナンスしていません。
sqlite3 形式のデータです。

custom_87　約300メガ

テーブル一覧

テーブル名
hs2_name	HS上2桁
hs4_name	HS上4桁（メンテ中）
hs6_name	HS上６桁
hs9_name	HS上９桁
custom_name	税関コード
country_name	国コード
custom_1988_2017_87	1988〜2017の　HS87のデータ
custom_2018_87	1,2月のデータ

1500cc-3000cc の年別輸出　リーマンショックからは回復しています。

jupyter をとりあえずはっておきます。

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding:utf-8 -*-
import sys,os,re,json,inspect,requests,platform
import datetime
from datetime import datetime as dt

import pandas as pd
import numpy as np

import filecmp

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot') 

%matplotlib inline

from IPython.display import display, HTML
# http://www.customs.go.jp/toukei/info/tsdl_e.htm

import sqlite3
import pandas.io.sql as psql
show_tables = "select tbl_name from sqlite_master where type = 'table'"
# desc 相当　"PRAGMA table_info([テーブル名])"
desc = "PRAGMA table_info([{table}])"
#sqls =  json.loads(open('json/hs_sql.json').read())
#json.dump(sqls,open('json/hs_sql.json','w'),ensure_ascii=False, indent=4, sort_keys=True)

db = 'custom_87.db'
conn = sqlite3.connect(db)


sql="""
select Year,sum(Value) as Value
from {table} 
where exp_imp={exp_imp} and
Country = {Country} and
hs6='{hs6}' 
group by Year
order by Year
"""


# 0     304     アメリカ合衆国   2682862498
# 1     601     オーストラリア   421229475
# 2     213     ドイツ   385297518
# 3     105     中華人民共和国   343141706
# 4     302     カナダ   256708223

table='custom_1988_2017_87'
exp_imp=1
Country =  304
hs6 = "870323"
df = pd.read_sql(sql.format(table=table,Country=Country,
                            exp_imp=exp_imp,hs6=hs6),conn)
df.index = df['Year']
df.plot(y=['Value'])

アメリカ

オーストラリア

ドイツ

中国

カナダ