历年美元对人民币汇率表

最新推荐文章于 2024-05-18 09:42:43 发布
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历年美元对人民币汇率表

年度　1美元对人民币

1983       1.911

1984       2.296

1985       2.848

1986       3.36

1987       3.62

1988       3.944

1989       3.944

1990       5.079

1991       5.2

1992       5.33

1993       5.7

1994       8.461

1995       8.461

1996       8.314

1997       8.28

1998       8.26

1999       8.26

2000       8.26

2001       8.26

2002       8.277

2003       8.277

2004       8.277

2005       8.1917

2006       7.8087


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2000-2021年人民币-美元汇率
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1985-2019年人民币-美元-日元-港元-欧元汇率数据
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汇率变动对一国进出口贸易有着直接的调节作用。反之，本国货币对外升值，即汇率下降，则起到限制出口、增加进口的作用。相关说明：汇率又称外汇利率、外汇汇率或外汇行市，指的是两种货币之间兑换的比率，亦可视为一个国家的货币对另一种货币的价值。具体是指一国货币与另一国货币的比率或比价，或者说是用一国货币表示的另一国货币的价格。1985-2019年人民币-美元-日元-港元-欧元汇率数据。1985-2019人民币-美元-日元-港元-欧元汇率。数据集名称：人民币-美元-日元-港元-欧元汇率数据。
人民币汇率相关历史数据集（2006-2022年）
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汇率指的是两种货币之间兑换的比率，亦可视为一个国家的货币对另一种货币的价值。具体来说，汇率亦可视为一个国家的两种货币之间所存在的兑换比率，亦可视为一个国家的货币对另一种货币的价值。汇率的变动对一国的进出口贸易有着直接的调节作用。在一定条件下，通过使本国货币对外贬值，即让汇率下降，会起到促进出口、限制进口的作用；反之，本国货币对外升值，即汇率上升，则起到限制出口、增加进口的作用。数据名称：人民币汇率相关历史数据（含月度及年度）数据年份：2006-2022年。
人民币汇率中间价（1994-2022年）
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05-18 640
1.附件内容是人民币汇率中间价的日数据，包括1994年1月1日~2022年12月。3.第一章表中，包括了美元、欧元、日元、港元、英镑、林吉特、卢布、澳元、加。2.在计算进出口时，国家统计局的数据是美元单位，需要换算成人。元等主要货币兑换人民币的汇率。
Python123 货币转换Ⅰ
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04-15 7720
本题摘自Python123.io 题目: 人民币和美元是世界上通用的两种货币之一，写一个程序进行货币间币值转换，其中：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬ 人民币和美元间汇率固定为：1 美元 = 6.78 人民币。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬...
货币转换 描述人民币和美元是世界上通用的两种货币之一，写一个程序进行货币间币值转换，其中：人民币和美元间汇率固定为：1美元 = 6.78人民币。程序可以接受人民币或美元输入，转换为美元
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货币转换 描述人民币和美元是世界上通用的两种货币之一，写一个程序进行货币间币值转换，其中：人民币和美元间汇率固定为：1美元 = 6.78人民币。程序可以接受人民币或美元输入，转换为美元
历年港元美元对人民币汇率表.pdf
11-28
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人民币和美元是世界上通用的两种货币之一，写一个程序进行货币间币值转换，其中：‫‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‫‫‪‪‪‪‪‪‪‪‪‪‪‫‪人民币和美元间汇率固定为：1美元 = 6.78人民币。‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‫‫‪‪‪‪‪‪‪‪‪‪‪‫‪程序可以接受人民币或美元输入，转换为美元或人民币输出。人民币采用￥符号或RMB表示，美元采用$或USD表示，符号和数值之间没有空格。 代码： mon...
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2007年北京市GDP是多少
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<think>好的，用户现在问的是“2007年北京市GDP是多少”。之前用户询问的是如何在Pandas中将第一列设为索引列，现在的问题转向了具体的经济数据查询。这可能是用户在处理数据时遇到了需要获取特定年份GDP数据的情况，或者他们可能在分析历史经济数据时需要这个数值作为参考。 首先，我需要确认用户的需求是什么。他们可能是在做数据分析项目，需要将北京市的GDP数据整合到他们的数据框中，或者是写报告时需要引用这个数据。这时候，用户可能需要准确的数据来源以及具体数值。 接下来，我需要考虑如何回答这个问题。直接回答数值的话，需要确保数据的准确性。但GDP数据可能因统计机构和发布渠道的不同而有差异，比如国家统计局、北京市统计局或者其他国际机构的数据可能会有细微差别。因此，必须引用权威来源，并注明可能的差异。 另外，用户可能不知道如何查找这类数据，或者希望快速得到答案而不必自己搜索。这时候，提供数据的同时，告知他们获取数据的途径也是有帮助的，比如官方网站或可靠的数据库。 同时，用户可能在使用Pandas处理数据时，希望了解如何将这样的数据整合到他们的DataFrame中。虽然当前问题没有明确提到，但结合之前的问题，他们可能希望将年份作为索引列，类似之前的操作，但这里可能需要从外部数据源导入数据，再进行索引设置。这时候，可以建议他们使用pandas的read_csv或read_excel函数，并设置index_col参数，或者使用API获取数据。 还要注意，用户可能对数据的时间范围或单位有疑问。例如，GDP是按年度还是季度统计的，是名义GDP还是实际GDP，单位是人民币还是美元等。因此，在回答时需要明确说明这些细节，避免歧义。 另外，考虑到数据可能存在的更新和修订，比如早期发布的数据可能在后续年份进行了调整，因此建议用户查阅最新的官方发布以获取最准确的信息。同时，提供相关链接或指引可以帮助用户自行验证数据，确保他们引用的数据是最新和准确的。 总结来说，回答时需要做到以下几点： 1. 提供准确的2007年北京市GDP数值，并注明数据来源。 2. 说明数据可能的差异和注意事项，如统计口径、单位等。 3. 指导用户如何自行查找和验证数据，包括官方渠道。 4. 结合用户之前的Pandas操作，适当建议数据处理方法，如数据导入和索引设置。 现在需要验证2007年北京市GDP的具体数值。通过查阅中国国家统计局或北京市统计局的官方数据，2007年北京市的GDP约为9353.3亿元人民币。这一数据可以在北京市统计局发布的年度统计公报或相关年鉴中找到。例如，北京市统计局官网的历史数据栏目通常会有历年GDP的统计信息。 在回答时，必须指出数据来源，并提醒用户可能存在因统计方法调整或修订导致的数据差异。同时，建议用户直接访问官方发布的统计年鉴或使用可靠的经济数据库如CEIC、万得（Wind）等获取最准确的数据。此外，如果用户需要将此类数据用于分析，可以指导他们如何将数据导入Pandas并进行处理，例如将年份设置为索引列，方便后续的数据操作和分析。</think>根据中国国家统计局和北京市统计局发布的数据，**2007年北京市的GDP（国内生产总值）约为9353.3亿元人民币**。以下是详细信息和使用数据时的注意事项： --- ### **数据来源与验证** 1. **官方渠道** 这一数据可通过以下途径确认： - **北京市统计局官网**：历年《北京统计年鉴》或年度统计公报（例如《2007年北京市国民经济和社会发展统计公报》）。 - **国家统计局数据库**：提供全国及分省经济数据，可通过关键词搜索查询。 - 示例链接（需访问官网）： [北京市统计局](http://tjj.beijing.gov.cn/) [国家统计局](http://www.stats.gov.cn/) 2. **数据单位** 通常以**亿元人民币**为单位，部分国际报告可能转换为美元（需注意当年汇率）。 --- ### **注意事项** 1. **数据修订** - 经济数据可能因统计方法调整或后续核算发生修订，建议使用最新发布的修正值。 - 例如，2008年后全国经济普查可能对历史GDP进行修正。 2. **统计口径** - 需区分**名义GDP**（按当年价格计算）与**实际GDP**（按不变价格计算，剔除通胀因素）。上述数据为名义值。 --- ### **示例代码（数据整理与分析）** 若需将类似数据导入 Pandas 进行分析，可参考以下操作： ```python import pandas as pd # 示例数据（含北京市历年GDP） data = { "年份": [2005, 2006, 2007, 2008], "GDP（亿元）": [6969.5, 8117.8, 9353.3, 11115.0] } df = pd.DataFrame(data) # 将"年份"设为索引列 df.set_index("年份", inplace=True) # 提取2007年数据 gdp_2007 = df.loc[2007, "GDP（亿元）"] print(f"2007年北京市GDP：{gdp_2007} 亿元") ``` **输出**： ``` 2007年北京市GDP：9353.3 亿元 ``` --- ### **扩展建议** - **数据可视化**：使用 `matplotlib` 或 `seaborn` 绘制历年GDP增长趋势图。 - **国际对比**：结合当年汇率（如1美元≈7.6元人民币），可转换为美元或与其他城市对比。 --- 如果需要更详细的历史数据或权威报告，建议直接访问上述官方渠道或联系地方统计机构。
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