• 基礎數據分析-2026

商品銷售統計

• 講義

• 近年來全球各區域咖啡豆銷售量(千袋/每袋60kg)的統計

  USDA PSD 線上資料庫 (自定義 CSV 下載)

  操作步驟：

  Commodity (商品)： 選擇 Coffee, Green。

  Attributes (屬性)： 選擇 Domestic Consumption（這即代表該區的銷量/消費量）。

  Countries (國家/區域)： 點擊「Regions」，勾選每一個選項。

  Market Years (年份)： 勾選您需要的年份（例如 2020 至 2025）。

  Run Query： 點擊執行後，在結果頁面右上角點擊 「Download CSV」 即可。

  

  全世界各區域咖啡豆銷售量 (coffee2025.csv)

  import pandas as pd
  import plotly.graph_objs as go
  import plotly.io as pio
  
  # 1. 針對 Colab 的核心設定：指定渲染模式
  pio.renderers.default = 'colab'
  
  # 2. 讀入資料
  df = pd.read_csv('coffee2025.csv')
  
  # 3. 定義年份欄位 
  year_cols = ['2020', '2021', '2022', '2023', '2024', '2025']
  
  traces = []
  
  # 4. 建立 Trace
  for index, row in df.iterrows():
      zone_name = row.iloc[0] # 區域名稱
  
      y_values = [pd.to_numeric(row[col], errors='coerce') * 60 * 1000 for col in year_cols]
      trace = go.Bar(
          x = year_cols,     
          y = y_values,
          name = zone_name
      )
      traces.append(trace)
  
  # 5. 建立 Layout
  layout = go.Layout(
      title='2020-2025 各區域咖啡銷售量統計 (單位: kg)',
      xaxis={'title': '年份'},
      yaxis={'title': '總重量 (kg)'},
      barmode='group',       # 讓長條圖並列
      hovermode='closest'    # 滑鼠靠近時顯示數據
  )
  
  # 6. 組合並顯示
  fig = go.Figure(data=traces, layout=layout)
  fig.show()

  執行結果