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。
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'])