• 基礎數據分析12堂課

人均GDP計算

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• 人均GDP是將該年度GDP除以該年度人口數。

  臺灣近58年GDP下載(.csv)

  世界各國近58年GDP下載(.csv)

  臺灣近58年人口數下載(.csv)

  世界各國近58年人口數下載(.csv)

  import pandas as pd
  import numpy as np
  import csv
  from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot
  import plotly.graph_objs as go
  
  # 讀取GDP資料
  data1 = pd.read_csv('gdp_taiwan.csv')
  data2 = pd.read_csv('gdp_world.csv')
  gdp_taiwan = data1.loc[0]
  gdp_country = data2.loc[117]
  
  # 讀取人口數資料
  data3 = pd.read_csv('population_taiwan.csv')
  data4 = pd.read_csv('population_world.csv')
  population_taiwan = data3.loc[0]
  population_country = data4.loc[117]
  
  # 讀取資料後，針對資料進行運算。
  years = np.linspace(1960, 2017, 58)
  Taiwan = gdp_taiwan[1:] * 1000000 / population_taiwan[1:]
  country = gdp_country[1:] / population_country[1:]
  
  # 準備好人均GDP資料後，我們就可以進行繪圖。
  trace1 = go.Scatter(
      x = years,
      y = Taiwan,
      mode = 'lines+markers',
      name = '臺灣'
  )
  
  trace2 = go.Scatter(
      x = years,
      y = country,
      mode = 'lines+markers',
      name = '日本'
  )
  
  data = [trace1, trace2]
  
  iplot(data, filename='scatter-mode')

  

  問題與討論

  1.日本在哪個時期GDP大幅成長？為什麼？
  2.為什麼日本比臺灣富有？

  臺灣(Taiwan)

  1.古巴(Cuba)
  2.挪威(Norway)
  3.澳洲(Australia)
  4.瑞士(Switzerland)
  5.德國(Germany)
  6.丹麥(Denmark)
  7.荷蘭(Netherlands)
  8.新加坡(Singapore)
  9.加拿大(Canada)
  10.美國(United States)
  11.瑞典(Sweden)
  12.西班牙(Spain)
  13.南韓(Korea)
  14.俄羅絲(Russia)
  15.墨西哥(Mexico)
  16.芬蘭(Finland)
  17.巴西(Brazil)
  18.法國(France)
  19.阿富汗(Afghanistan)
  20.馬來西亞(Malaysia)
  21.印度(India)
  22.英國(United Kingdom)
  23.中國(China)
  24.菲律賓(Philippines)
  25.印尼(Indonesia)
  26.泰國(Thailand)
  27.紐西蘭(New Zealand)
  28.秘魯(Peru)
  29.智利(Chile)
  30.卡達(Qatar)
  31.盧森堡(Luxembourg)
  32.孟加拉(Bangladesh)
  33.伊朗(Iran)
  34.肯亞(Kenya)
  35.南非(South Africa)
  36.以色列(Israel)
  37.斯里蘭卡(Sri Lanka)
  38.葉門(Yemen)
  39.坦尚尼亞(Tanzania)
  40.模里西斯(Mauritius)