要清洗WIOD(World Input-Output Database)全球投入产出表的数据并使用Python进行数据处理与分析，主要步骤包括读取数据、预处理（如筛选、转化格式）、构建中间流量矩阵等。以下是一个简化版的示例代码流程，用于说明如何开始这个过程：
1. **导入必要的库**：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
```
2. **读取数据**：假设原始数据以CSV格式存储。
```python
# 读取一个示例文件，实际中应根据具体年份和路径调整
def read_wiod_data(year, path):
filename = f'{path}/WIOD_{year}_raw.csv'
return pd.read_csv(filename)
df_2000 = read_wiod_data(2000, 'process') # 替换为实际的文件路径和年份
```
3. **数据预处理**：根据具体的数据结构，可能需要转换列名、索引或筛选出特定部分。
```python
def preprocess_data(df):
df = df.rename(columns={'Country': 'country', 'Sector': 'sector'}) # 假设原数据中有这些字段
df.set_index(['country', 'sector'], inplace=True)
return df
df_2000_preprocessed = preprocess_data(df_2000)
```
4. **构建中间流量矩阵**：这通常涉及选择合适的区域和行业分类，以及将数据组织成矩阵形式。
```python
def create_intermediate_flows_matrix(df):
# 假设我们关注的是区域A的某行业对其他行业的流入流出情况
intermediate_flows = df.filter(regex='x_ij') # 这里的x_ij假设是中间流量相关列的前缀或名称
return intermediate_flows.values
matrix_2000 = create_intermediate_flows_matrix(df_2000_preprocessed)
```
5. **输出清洗后的数据**：
```python
def save_processed_data(matrix, year):
np.save(f'output/intermediate_flows_{year}.npy', matrix)
save_processed_data(matrix_2000, 2000)
```
这个示例假设了特定的数据结构和处理步骤，实际上可能需要根据具体数据进行调整。例如，WIOD数据通常包括多个表（如生产、输入输出流量等），并以不同的格式提供（CSV或Excel）。你需要仔细检查原始数据的说明文档，确定哪些字段对应中间投入产出流量，并相应地修改代码。
**注：**
- 以上步骤中的函数名称和参数是示例性的，实际应用时需要根据具体的数据结构和需求进行调整。
- 确保正确处理文件路径、索引和列名等细节，以避免运行错误。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
扫码加好友，拉您进群
全部版块
我的主页
收藏
