WBGAPI 项目使用教程

WBGAPI 项目使用教程

1. 项目介绍

WBGAPI 是一个用于访问世界银行开放数据 API 的 Python 包。它旨在为数据新手和数据科学家提供现代、Pythonic 的访问方式。WBGAPI 与其他世界银行数据包的不同之处在于，它默认查询单个数据库，而不是集体查询所有数据库。这可以避免在不同数据库中出现相同指标时的混淆。

WBGAPI 的主要特点包括：

• 轻松选择多个指标、国家和时间周期
• 支持元数据查询
• 支持 Pandas 数据框架
• 提供丰富的文档和示例

2. 项目快速启动

安装

首先，使用 pip 安装 WBGAPI：

pip install wbgapi

快速入门

导入模块并开始使用：

import wbgapi as wb

# 查看帮助文档
help(wb)
help(wb.series)

# 列出所有可用的数据库
wb.source.info()

# 查询特定指标的数据
for row in wb.data.fetch('SP.POP.TOTL', 'USA'):
    print(row)

# 使用 Pandas DataFrame 获取数据
df = wb.data.DataFrame(['NY.GDP.PCAP.CD', 'SP.POP.TOTL'], 'CAN', mrv=5)
print(df)

3. 应用案例和最佳实践

案例1：查询多个国家的GDP数据

import wbgapi as wb
import pandas as pd

# 查询多个国家的GDP数据
countries = ['USA', 'CAN', 'MEX']
indicators = ['NY.GDP.PCAP.CD']
df = wb.data.DataFrame(indicators, countries, time=range(2000, 2020))
print(df)

案例2：使用元数据查询

import wbgapi as wb

# 查询特定指标的元数据
metadata = wb.series.metadata.get('SP.POP.TOTL', economies=['KEN', 'TZA'])
print(metadata)

最佳实践

1. 使用 Pandas 进行数据处理：WBGAPI 与 Pandas 集成良好，建议使用 Pandas 进行数据处理和分析。
2. 合理使用缓存：虽然 WBGAPI 本身不提供缓存功能，但可以结合 requests-cache 等库实现缓存，减少 API 调用次数。

4. 典型生态项目

Pandas

Pandas 是一个强大的数据处理库，WBGAPI 与 Pandas 集成良好，可以方便地将数据转换为 DataFrame 进行进一步分析。

Matplotlib 和 Seaborn

Matplotlib 和 Seaborn 是常用的数据可视化库，结合 WBGAPI 获取的数据，可以轻松创建各种图表。

Requests-Cache

Requests-Cache 是一个用于缓存 HTTP 请求的库，结合 WBGAPI 使用可以减少 API 调用次数，提高效率。

import requests_cache
import wbgapi as wb

# 启用缓存
requests_cache.install_cache('wbgapi_cache')

# 查询数据
df = wb.data.DataFrame(['NY.GDP.PCAP.CD'], 'USA', time=range(2000, 2020))
print(df)

通过以上模块的介绍和示例代码，您可以快速上手并深入使用 WBGAPI 项目。