十分钟，用Python带你看遍GDP变迁-创新互联

偶然之间，发现了一个网站，title 是世界银行，很高级的样子，可以下载很多有趣的数据，这对于我们练手数据分析及可视化真的是太好的资源了，不多说，戳下面的链接可以火箭直达哦！

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https://data.worldbank.org/

我从该网站上下载了世界各国历年的 GDP 总值和增长率数据，下面就摩拳擦掌，一探 GDP 的世界！

数据文件分析

先来看下我们拿到的文件，都有什么数据，哪些是我们可以利用起来的。

GDP 总量数据，这是我们研究的重点数据文件，里面囊括了世界各个国家和地区的历史 GDP 数据，我把它命名为“GDP_data.csv”。
GDP 增长率数据，这个同样是非常重要的数据文件，记录了各国 GDP 的增长率情况，我把它命名为“growth_data.csv”。
国家收入分类数据，该数据文件把各个国家分类成不同等级的收入阶层，比如有“高收入国家”，“低收入国家”等等，我把它命名为“Country_data.csv”。
国家 Code 对照表，这是一个国家英文名称和 Country Code 的对照表，我们后面在绘制地图时会使用到。

各个收入等级分析

各个收入等级分布

首先我们先来看下世界各国分布在不同收入等级的情况
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可以看到，处于“高等收入”和“低收入”的国家比例差距还是很大的，在二十一世纪的今天，还有太多的人过着食不果腹、衣不保暖的生活。

下面我们再具体看下不同收入等级中各个国家具体的 GDP 总量

高收入国家

首先是高收入国家 top10 的 GDP 总量

我们首先拿到高等收入的国家信息，再与 gdp 信息数据合并，最后得到 top10 数据

# 高收入国家2018年的GDP
high = country_data[country_data['Income_Group'] == '高收入国家']
high_gdp = pd.merge(high, gdp, how='inner')
high_gdp['2018'] = high_gdp['2018'].apply(lambda x: x/1000000000000)
high_gdp_top10 = high_gdp[['Country Name', 'Country Code', '2018']].sort_values(by='2018', ascending=False)[:10]

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可以看到，美国是一骑绝尘，排在后面的小弟们，总量加一起也没法和美国相提并论。而在前十名当中，几乎清一色的欧美发达国家。

我们再把榜单扩展到 top20，能看到，欧洲国家还是居多的，而中东的两个土豪也成功上榜了。
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最后再来看下美国占据全世界 GDP 总量的百分比情况
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看图不说话。

中等收入国家

接下来看看中等收入国家的 top10 情况
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基本上都是发展中大国，其中还不乏南非、阿根廷等即将成为发达国家的选手。而我国则以13.6万亿的总量，成为美国之后另一个巨无霸般的存在。

来看看中美两个总体上占据世界 GDP 的比例情况
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毫无疑问，这两个 GDP 总量占去世界 GDP 总量40%的国家，绝对是世界经济的命脉，相互合作，携手共赢才是世界经济的未来！

再来看下 top20 的情况
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中低等收入国家

下面就是中低等收入的国家了，还是有很多熟悉的面孔啊
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在这个级别当中，亚洲国家占据了大多数，但是 GDP 的总量却不是很低，尤其是印度，有2.7万亿的数量。这也能反映出，亚洲作为世界上人口最多的大洲，要走向发达国家的行列，还是任重道远啊！

top20 情况
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低收入国家

最后就是低收入国家了，可以看到，在这些国家中，要不就是战乱频仍的国度，要不就是资源匮乏的小国，他们的经济建设之路还很漫长呢。
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top20 的情况

GDP 总体排行

2018年 GDP 排行

先来看看2018年 GDP 总体排行的 top10 吧
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可以看到，除了欧美诸强之外，中国、印度和巴西也纷纷上榜，发展中大国的实力不容小觑啊。

那么再来看看 GDP 总量倒数的10个国家呢
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都是一些不大的国家，差距还是太大了！

历年各国 GDP 走势

我们先来看一下 GDP 总量排行前五的国家，历年 GDP 总量的走势情况
美国
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中国
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日本
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德国
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英国
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可以看出，除了中美两国外，其他的国家 GDP 总量都出现过大幅度的波动情况，而持续增长的中美两国，则一骑绝尘，遥遥领先于世界了！

世界 GDP 地图

下面我们通过世界地图的方式来看看 GDP 的分布情况

我们先进行数据处理，把国家代码和 GDP 数据相结合

country_code = pd.read_json('countries.json')
country_code.rename(columns={'iso3': 'Country Code'}, inplace=True)
conutry_code_name = country_code[['name', 'Country Code']]
country_gdp_code = pd.merge(country_gdp, conutry_code_name, on='Country Code', how='inner')

由此，我们可以做出一张 GDP 总量的地图分布图
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在这张 GDP 地图中，可以清晰的看出，美国和中国地盘大，颜色深，非常明显，隐隐有东西两强的趋势。

我们再去掉中美两国，看看剩余国家的 GDP 情况
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在这张图中，可以看到日本、西欧和印度是一个级别的存在，而俄罗斯、加拿大、澳大利亚和巴西等是另外的一组，其余大部分的第三世界国家，则是第三组！

GDP 增长率

下面我们再来看看 GDP 增长率的情况，有的国家 GDP 本来总量就高，而且增长率还非常不错，那么未来的经济形式一定前途无量；而有的国家则举步维艰，低 GDP 总量再加上惨淡的增长率，未来的日子很难啊。

增长率 top10

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在这份增长率 top10 榜单中，大部分的国家都是 GDP 较低的国家，这还是说明低 GDP 的增长空间是更加大的。

而印度则不一样，它本身的 GDP 总量已经非常高了，竟然还有这么高的 GDP 增长率，其未来的经济一片大好啊！

增长率 bottom10

再来看下增长率排名垫底的10个国家，这就比较闹心了
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GDP 负增长就是说经济在后退啊，如何振兴经济应该是这些国家的首要任务了！

中美印对比

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在图中可以看出，虽然近些年印度保持着很高的增长率，但是 GDP 总量增长并没有中美两国明显。

而美国的增长率常年在2%和1%之间震荡，好像还蛮有规律的。

对于我国来说，增长率已经从以前恐怖的10%慢慢回落了，但是经济增长的趋势是没法阻挡的！

增长率地图

最后还是在世界地图中整体看看 GDP 增长率的分布情况
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总体来说，大部分国家的增长率都处于1%-4%的水平之间，而中亚和东南亚的部分国家可以保持增长率在4%-7%之间，只有极少部分国家能够达到7%以上的增长率，不过对于阿根廷来说，刺眼的负增长还是惊心的，这么多年了，经济还没有复苏的迹象吗？

完！

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网页名称：十分钟，用Python带你看遍GDP变迁-创新互联
转载源于：http://kswsj.cn/article/idodp.html

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