3장 세계은행 WITS API 추출

3장 세계은행 WITS API 추출#

1. 개요#

WITS REST API를 사용하여 세계은행(World Bank)의 WITS 데이터베이스에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있다. 현재 UNCTAD TRAINS 데이터세트와 Trade Stats가 API 모듈을 통해 제공되고 있다. WITS API 모듈은 SDMX 방식과 URL 기반 구조 두 가지 요청 형식을 지원하며, 두 요청 방식의 데이터 응답 구조는 동일하며 현재 XML 형식으로 제공된다.

참고: SDMX 방식 vs. URL 기반 방식

SDMX 방식과 URL 기반 방식의 차이점은 데이터 요청과 전송 방식의 구조적 차이에서 비롯된다. 일반적으로 다음과 같은 차이가 있다. SDMX 방식은 SDMX(Statistical Data and Metadata Exchange) 표준을 따르는 XML 또는 JSON 기반의 구조화된 데이터 요청 방식을 사용한다. 데이터 요청이 계층적으로 구성되며, 다양한 데이터 소스와의 호환성이 높다. URL 기반 방식은 API 엔드포인트에 특정 URL 패턴을 사용하여 데이터를 요청하는 방식이다. RESTful API의 형식을 따르며, 일반적으로 직관적이고 간단한 구조를 갖는다.(REST는 Representational State Transfer의 약자로서 인터넷을 통해 데이터를 주고받는 방법을 표준화한 것임)

참고: WITS(World Integrated Trade Solution)

세계은행은 UN무역개발회의(UNCTAD), 국제무역센터(ITC), 유엔 통계국(UNSD), 세계무역기구(WTO) 등의 기관과 협의하여 무역 및 관세 정보를 조회하고 검색할 수 있는 세계통합무역솔루션(WITS)을 개발했다. 다음과 같은 데이터베이스에 접근이 가능하다.

1. UN Comtrade
UN Comtrade(UNSD Commodity Trade) 데이터베이스는 상품 무역의 수출 및 수입 데이터를 품목별, 교역 상대국별로 제공한다. 이 데이터베이스는 170개 이상의 나라 정보를 포함하며, 1962년 이후 유엔에 보고된 통계를 제공한다. 모든 통계 및 데이터는 국제적으로 인정된 무역 및 관세 분류 체계에 따라 기록된다.

2. UNCTAD TRAINS
TRAINS(Trade Analysis Information System) 데이터베이스는 160개 이상의 나라에 대한 관세 및 비관세 조치 정보를 제공한다. 관세 및 비관세 조치 데이터는 가장 상세한 상품 코드 체계(HS, Harmonized System), 즉 나라별 관세품목(National Tariff Line) 수준에서 기록된다. 관세 정보에는 최혜국(MFN) 실행 관세율뿐만 아니라, 일반특혜관세(GSP), 지역무역협정(RTA), 기타 양자 간 특혜무역협정(PTA) 등의 관세율도 포함된다.

3. WTO IDB 및 CTS
WTO의 IDB(Integrated Data Base)는 품목별 및 교역 상대국별 수입 데이터를 제공하며, 적용 최혜국(MFN) 관세율 및 가능할 경우 특혜 관세율도 가장 상세한 품목 수준에서 제공한다. CTS(Consolidated Tariff Schedule Data Base)는 WTO 양허관세, 초기 협상권(Initial Negotiating Right), 기타 지표를 포함한다. CTS는 각국이 상품 협상(예: 우루과이라운드 다자간 무역협상)에서 양보한 사항을 반영한다.

4. Global Preferential Trade Agreements Database
세계은행 및 다트머스대 터크 경영대학원 국제비즈니스센터의 글로벌특혜무역협정 데이터베이스는 세계 각국의 특혜무역협정(PTA) 정보를 제공한다. 특히, WTO에 아직 공식적으로 통보되지 않은 협정도 포함된다.

2. TRAINS 데이터 API 추출#

2.1 내용#

UNCTAD TRAINS 데이터세트에는 특혜(PREF) 및 최혜국(MFN) 관세율이 들어 있다. 데이터는 HS의 6자리 수준에서 나라 간에 조정된다. 관세 데이터는 아래의 값을 지정하여 다운로드할 수 있다.

Reporter: 보고자 ISO 나라 코드.
Partner: (특혜) 관세율이 적용되는 나라 또는 나라 그룹.
Product Code: 6자리 HS 코드.
Year: 관세가 유효했던 연도.
Data Type: 보고된 관세율만 있거나 또는 보고된 관세율과 UNCTAD 방법을 사용하여 추정된 AVE(Ad Valorem Equivalent; 종가세로 환산한) 관세율.

데이터 요청 제한

서버 과부하를 피하기 위한 제한 사항:

모든 제품의 관세율은 단일 보고자, 파트너 및 연도에 대해 요청할 수 있다.
단일의 보고자, 파트너, 제품에 대한 관세 일정은 여러 연도에 대해 요청할 수 있다.
하나 이상의 보고자, 하나 이상의 파트너, 하나 이상의 제품에 대한 관세율은 단일 연도에 대해 요청할 수 있다.
reported 데이터 유형 또는 AVE estimated(aveestimated) 데이터 유형 중 하나를 단일 요청에서 요청할 수 있다.

기본 호출 구조

WITS API에 액세스하는 기본 URL: https://wits.worldbank.org/API/V1.

URL 기반 구조 쿼리

Meta data와 data availability에 액세스하는 기본 URL: https://wits.worldbank.org/API/V1/WITS. Data availability API는 UNCTAD TRAINS 관세 데이터세트에서 이용 가능한 나라/기간을 반환한다. 또한 이 API는 이용 가능한 파트너 코드와 특정 나라 기간에 대해 “종량세 관세 표현에 대한 추정 관세율”(estimated duty rate for specific duty expression)이 사용 가능한지 여부를 반환한다.

Tariff data 요청의 기본 URL: https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/. 나라 및 파트너 이름을 얻으려면 Reporter-Partner API를 사용한다. 분류법 제목과 제품 설명을 얻으려면 각각 nomenclature API와 Product API를 사용한다. JSON 형식으로 관세 데이터를 얻으려면 데이터 요청 쿼리에 ?format=JSON을 넣는다.

파라미터에 대해 둘 이상의 값에 액세스하려면 구분자 ;를 사용하여 값을 구분한다.

SDMX 쿼리

기본 URL: https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/.

반환되는 항목

항목	설명
SimpleAverage	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인의 종가세율 단순 평균. OBS_Value는 응답에서 단순 평균.
TARIFFTYPE	관세율이 특혜 관세(PREF)인지 최혜국 관세(MFN)인지 식별함.
TOTALNOOFLINES	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인의 총 수.
NBR_PREF_LINES	특혜 관세가 적용되는 해당 HS 6자리 코드 내 국가 관세라인의 수.
NBR_MFN_LINES	특혜 관세가 적용되지 않는 해당 HS 6자리 코드 내 국가 관세라인의 수 (단순 평균 계산에 MFN 요율이 사용됨).
NBR_NA_LINES	종가세 형태가 아닌 특혜 관세가 적용되는 해당 HS 6자리 코드 내 국가 관세라인의 수 (단순 평균 계산에 포함되지 않음).
SUM_OF_RATES	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인의 종가세율 합계.
MIN_RATE	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인 중 가장 낮은 종가세율.
MAX_RATE	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인 중 가장 높은 종가세율.
NOMENCODE	사용된 HS 개정판 (H0 = HS 1988/92, H1 = HS 1996, H2 = HS 2002, H3 = HS 2007, H4 = HS 2012).
EXCLUDEDFROM	해당 제품에 대해 특혜 관세 적용에서 제외된 나라의 나라 코드.

참고: 특혜 관세 vs. 최혜국 관세

특혜 관세(PREF)은 특정 나라들 간의 무역 협정에 따라 적용되는 낮은 관세율이다. 예를 들어, 자유무역협정(FTA)이나 관세 동맹에 참여하는 나라들끼리는 서로에게 낮은 관세를 부과한다. 최혜국 관세(MFN)는 세계무역기구(WTO) 회원국 간에 기본적으로 적용되는 관세율이다. 특혜무역협정에 포함되지 않은 경우, 이 관세율이 적용된다. MFN 관세율은 일반적으로 가장 높은(가장 제한적인) 관세율이다. 쉽게 말해, 특혜 관세는 특정 나라들끼리 서로 낮은 관세를 적용하는 것이고, 최혜국 관세는 모든 WTO 회원국 간에 기본적으로 적용되는 관세율이다.

2.2 URL 기반 구조 요청#

ChatGPT 이용 API 호출 코드 작성법#

이 장의 모든 API 요청 파이썬 코드는 ChatGPT를 활용하여 작성한 것이다. 첫 번째 “Reporter and Partner” 메타데이터를 얻는 코드를 예로 들어 ChatGPT 사용법을 설명하면 다음과 같다.

STEP 1: “Reporter and Partner” API 요청과 관련된 내용이 WITS API USER GUIDE p.6)에 나와 있는데, 그 내용을 그대로 복사해서 ChatGPT에 다음과 같은 식으로 코드 작성을 요청한다.(아래 내용 중에는 필요한 핵심 요청사항 외에도 여러 정보들이 들어있는데 모두 다 집어 넣어도 ChatGPT가 알아서 잘 처리한다.)

다음 API를 호출하여 데이터프레임으로 변환하는 파이썬 코드를 알려줘.

Reporter and Partner:

This API helps to obtain reporter and partner name, alpha numeric code, ISO3 code and other.

Meta data about the countries that are available in the UNCTAD TRAINS dataset.

URL: https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/country/ALL|:CountryCode|:CountryCodeList

Method:
GET

URL Parameter:
ALL: To retrieve all countries/partners Meta data.
:CountryCode= Three letter alpha numeric country code
:CountryCodeList= List of three letter alpha numeric country codes separated by delimiter(;)

Response Format:
XML

Success Response:
HTTP Response Status Code: 200

Content: The response has the following information about the requested country/partner
• Country Code
• ISO3 Code
• Name
• Is the country code available as reporter?
• Is the country code available as partner?
• Is it a country code group?
• Group Type
• Notes

Sample Request:
To request all countries:
https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/country/ALL
To request a specific country:
https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/country/004
To request list of countries:
https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/country/004;840;G24

STEP 2: ChatGPT가 제공한 코드를 실행해보고, 만약 결과가 제대로 나오지 않는 경우에는 다음과 같이 response의 일부(예: 처음 2000자)를 출력하여 XML(또는 JSON) 구조를 ChatGPT에게 알려주고 코드를 수정시킨다. 즉, 아래의 출력 결과를 주면서 “응답의 처음 2000자를 확인한 결과다. 이를 이용해 코드를 수정해줘.”라고 요구한다.

print(response.text[:2000]) # 앞부분 2000자 출력

Reporter and Partner#

[메타데이터] 이 API는 Reporter와 Partner 이름, 영어-숫자 코드, ISO3 코드 등을 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/country/"

# 요청 파라미터 설정
country_codes = "ALL"
#country_codes = "410;840"

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}/{country_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://wits.worldbank.org}"

# 데이터 추출
data = []
for country in root.findall(f".//{namespace}country"):
    data.append({
        "CountryCode": country.get("countrycode"),
        "ISO3Code": country.find(f"{namespace}iso3Code").text if country.find(f"{namespace}iso3Code") is not None else None,
        "Name": country.find(f"{namespace}name").text if country.find(f"{namespace}name") is not None else None,
        "IsReporter": country.get("isreporter"),
        "IsPartner": country.get("ispartner"),
        "IsGroup": country.get("isgroup"),
        "GroupType": country.get("grouptype"),
        "Notes": country.find(f"{namespace}notes").text if country.find(f"{namespace}notes") is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_selected_countries = pd.DataFrame(data)
df_selected_countries

	CountryCode	ISO3Code	Name	IsReporter	IsPartner	IsGroup	GroupType	Notes
0	A01	A01	Selected Developing Countries for Switzerland	0	1	Yes	Beneficiaries	None
1	A02	A02	Caribbean Economic Recovery Act: USA 2007	0	1	Yes	Beneficiaries	None
2	A03	A03	Caribbean Economic Recovery Act: USA 2009	0	1	Yes	Beneficiaries	None
3	A04	A04	Preferential tariff for selected african count...	0	1	Yes	Beneficiaries	None
4	A05	A05	Norway tariff for lower income GSP countries	0	1	Yes	Beneficiaries	None
...	...	...	...	...	...	...	...	...
476	890	YUG	Yugoslavia,FR(Serbia/Montenegr	0	1	No	N/A	None
477	710	ZAF	South Africa	1	1	No	N/A	None
478	180	ZAR	Congo, Dem. Rep.	1	1	No	N/A	None
479	894	ZMB	Zambia	1	1	No	N/A	None
480	716	ZWE	Zimbabwe	1	1	No	N/A	None

481 rows × 8 columns

코드	내용
CountryCode	나라 코드
ISO3Code	ISO3 코드
Name	이름
IsReporter	나라 코드가 Reporter로 사용 가능한지 여부
IsPartner	나라 코드가 Partner로 사용 가능한지 여부
IsGroup	그룹 여부
GroupType	그룹 유형
Notes	비고

Nomenclature#

[메타데이터] 이 API는 UNCTAD TRAINS 데이터세트에서 사용되는 제품 분류법(Nomenclature)에 대한 정보를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/nomenclature/"

# 요청 파라미터 설정
nomen_codes = "ALL"
#nomen_codes = "H0;H4"

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}/{nomen_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://wits.worldbank.org}"

# 데이터 추출
data = []
for nomen in root.findall(f".//{namespace}nomenclature"):
    data.append({
        "NomenCode": nomen.get("nomenclaturecode"),
        "NomenDescription": nomen.get("description"),
        "NomenName": nomen.text if nomen.text is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_nomenclature = pd.DataFrame(data)
df_nomenclature

	NomenCode	NomenDescription	NomenName
0	H0	Harmonized System 1988/92	HS 1988/92
1	H1	Harmonized System 1996	HS 1996
2	H2	Harmonized System 2002	HS 2002
3	H3	Harmonized System 2007	HS 2007
4	H4	Harmonized System 2012	HS 2012
5	H5	Harmonized System 2017	HS 2017
6	H6	Harmonized System 2022	HS 2022

Product#

[메타데이터] 이 API는 UNCTAD TRAINS 데이터세트에서 사용 가능한 Product에 대한 정보를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/product/"

# 요청 파라미터 설정
product_codes = "all"

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}/{product_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://wits.worldbank.org}"

# 데이터 추출
data = []
for product in root.findall(f".//{namespace}product"):
    data.append({
        "ProductCode": product.get("productcode"),
        "ProductDescription": product.get("description"),
        "IsGroup": product.get("isgroup"),
        "GroupType": product.get("grouptype"),
        "Notes": product.find(f"{namespace}notes").text if product.find(f"{namespace}notes") is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_product = pd.DataFrame(data)
df_product

	ProductCode	ProductDescription	IsGroup	GroupType	Notes
0	010110	None	No	N/A	None
1	010111	None	No	N/A	None
2	010119	None	No	N/A	None
3	010120	None	No	N/A	None
4	010121	None	No	N/A	None
...	...	...	...	...	...
6877	970531	None	No	N/A	None
6878	970539	None	No	N/A	None
6879	970600	None	No	N/A	None
6880	970610	None	No	N/A	None
6881	970690	None	No	N/A	None

6882 rows × 5 columns

NOTE!!

위 출력 결과를 보면 ProductDescription이 제대로 추출되지 않았다. 다음과 같이 response의 앞부분 2000자를 출력하여 XML 구조를 ChatGPT에게 (출력된 내용을 그대로) 알려주고 코드 수정을 요구한다.

print(response.text[:2000]) # 앞부분 2000자 출력

ï»¿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<wits:datasource datasourcecode="TRN" datasourcename="WITS - UNTCTAD TRAINS" language="en" total="6882" xmlns:wits="http://wits.worldbank.org">
  <wits:products>
    <wits:product productcode="010110" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010110 -- (2002-2011) - Pure-bred breeding animals</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010111" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010111 -- (-2001) -- Pure-bred breeding animals</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010119" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010119 -- (-2001) -- Other</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010120" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010120 -- (-2001) - Asses, mules and hinnies</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010121" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010121 -- (2012-) -- Pure-bred breeding animals</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010129" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010129 -- (2012-) -- Other</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010130" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010130 -- (2012-) - Asses</wits:productdescription>
      <wits:notes />
    </wits:product>
    <wits:product productcode="010190" isgroup="No" nomenclaturecode="HS" grouptype="N/A">
      <wits:productdescription>010190 -- (2002-) - Other</wits:productdescript

수정된 결과

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/product/"

# 요청 파라미터 설정
product_codes = "all"

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}{product_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"wits": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for product in root.findall(".//wits:product", namespace):
    product_description = product.find("wits:productdescription", namespace)
    notes = product.find("wits:notes", namespace)

    data.append({
        "ProductCode": product.get("productcode"),
        "ProductDescription": product_description.text if product_description is not None else None,
        "IsGroup": product.get("isgroup"),
        "NomenclatureCode": product.get("nomenclaturecode"),
        "GroupType": product.get("grouptype"),
        "Notes": notes.text if notes is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_product = pd.DataFrame(data)
df_product

	ProductCode	ProductDescription	IsGroup	NomenclatureCode	GroupType	Notes
0	010110	010110 -- (2002-2011) - Pure-bred breeding ani...	No	HS	N/A	None
1	010111	010111 -- (-2001) -- Pure-bred breeding animals	No	HS	N/A	None
2	010119	010119 -- (-2001) -- Other	No	HS	N/A	None
3	010120	010120 -- (-2001) - Asses, mules and hinnies	No	HS	N/A	None
4	010121	010121 -- (2012-) -- Pure-bred breeding animals	No	HS	N/A	None
...	...	...	...	...	...	...
6877	970531	970531 -- (2022) -- Collections and collectors...	No	HS	N/A	None
6878	970539	970539 -- (2022) -- Collections and collectors...	No	HS	N/A	None
6879	970600	970600 -- Antiques of an age exceeding 100 years	No	HS	N/A	None
6880	970610	970610 -- (2022) -- Antiques; of an age exceed...	No	HS	N/A	None
6881	970690	970690 -- (2022) -- Antiques; of an age exceed...	No	HS	N/A	None

6882 rows × 6 columns

Data Availability#

[메타데이터] 이 API는 전체 TRAINS 데이터세트의 데이터 Availability(가용성) 또는 하나 이상의 Reporter에 대한 데이터 가용성 또는 주어진 연도의 tariff available countries information을 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/dataavailability/"

# 요청 파라미터 설정

#country_codes = "all"
#years = "all"
country_codes = "410"
years = "all"

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}/country/{country_codes}/year/{years}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://wits.worldbank.org}"

# 데이터 추출
data = []
for reporter in root.findall(f".//{namespace}reporter"):
    data.append({
        "CountryCode": reporter.get("countrycode"),
        "ISO3Code": reporter.get("iso3Code"),
        "IsGroup": reporter.get("isgroup"),
        "GroupType": reporter.get("grouptype"),
        "CountryName": reporter.find(f"{namespace}name").text if reporter.find(f"{namespace}name") is not None else None,
        "Year": reporter.find(f"{namespace}year").text if reporter.find(f"{namespace}year") is not None else None,
        "ReportedNomenclature": reporter.find(f"{namespace}reporternernomenclature").text if reporter.find(f"{namespace}reporternernomenclature") is not None else None,
        "PreferentialAgreements": reporter.find(f"{namespace}numberofpreferentialagreement").text if reporter.find(f"{namespace}numberofpreferentialagreement") is not None else None,
        "PartnerList": reporter.find(f"{namespace}partnerlist").text if reporter.find(f"{namespace}partnerlist") is not None else None,
        "EstimatedTariffAvailable": reporter.find(f"{namespace}isspecificdutyexpressionestimatedavailable").text if reporter.find(f"{namespace}isspecificdutyexpressionestimatedavailable") is not None else None,
        "Notes": reporter.find(f"{namespace}notes").text if reporter.find(f"{namespace}notes") is not None else None,
        "LastUpdated": reporter.find(f"{namespace}lastupdateddate").text if reporter.find(f"{namespace}lastupdateddate") is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_data_availability = pd.DataFrame(data)
df_data_availability

	CountryCode	ISO3Code	IsGroup	GroupType	CountryName	Year	ReportedNomenclature	PreferentialAgreements	PartnerList	EstimatedTariffAvailable	Notes	LastUpdated
0	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1988	Harmonized System 1988/92	6	000;050;418;N01;N45;	Yes	None	2014/08/04
1	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1989	Harmonized System 1988/92	3	000;418;	Yes	None	2014/08/04
2	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1990	Harmonized System 1988/92	1	000;	Yes	None	2014/08/04
3	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1992	Harmonized System 1988/92	1	000;	Yes	None	2014/08/04
4	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1995	Harmonized System 1988/92	1	000;	No	None	2014/08/04
5	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1996	Harmonized System 1996	1	000;	Yes	None	2014/08/04
6	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1997	Harmonized System 1996	1	000;	Yes	None	2015/03/03
7	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1998	Harmonized System 1996	1	000;	Yes	None	2015/03/03
8	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	1999	Harmonized System 1996	0	000;	Yes	None	2014/08/04
9	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2000	Harmonized System 1996	1	000;	Yes	None	2015/03/03
10	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2001	Harmonized System 1996	3	000;L17;Q02;	Yes	None	2015/03/03
11	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2002	Harmonized System 2002	1	000;	Yes	None	2014/08/04
12	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2003	Harmonized System 2002	5	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2015/03/03
13	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2004	Harmonized System 2002	4	000;152;L17;N01;N45;	Yes	None	2014/08/04
14	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2005	Harmonized System 2002	5	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2015/03/03
15	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2006	Harmonized System 2002	5	000;152;L17;M01;N45;N96;	Yes	None	2014/08/04
16	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2007	Harmonized System 2007	11	000;152;352;578;702;756;L17;M01;M03;N52;N56;N96;	Yes	None	2014/08/04
17	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2008	Harmonized System 2007	5	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2015/03/03
18	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2009	Harmonized System 2007	5	000;050;418;L90;M03;N96;Q02;	Yes	None	2014/08/04
19	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2010	Harmonized System 2007	5	000;L90;M03;N96;Q02;	Yes	None	2014/08/04
20	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2011	Harmonized System 2007	4	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2015/03/03
21	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2012	Harmonized System 2012	5	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2015/03/03
22	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2013	Harmonized System 2012	5	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2015/03/03
23	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2014	Harmonized System 2012	25	000;050;104;152;352;356;360;408;418;458;578;60...	Yes	None	2015/08/20
24	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2015	Harmonized System 2012	27	000;036;050;104;124;152;352;356;360;408;418;45...	Yes	None	2016/04/01
25	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2016	Harmonized System 2012	5	000;L17;M03;N01;Q02;	Yes	None	2017/10/05
26	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2017	Harmonized System 2017	26	000;036;050;124;152;156;170;352;356;408;418;55...	Yes	None	2018/08/06
27	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2018	Harmonized System 2017	26	000;036;050;124;152;156;170;352;356;408;418;55...	Yes	None	2019/07/03
28	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2020	Harmonized System 2017	26	000;036;050;124;152;156;170;352;356;408;418;55...	Yes	None	2021/08/30
29	410	KOR	No	N/A	Korea, Rep.	2021	Harmonized System 2017	32	000;036;050;124;152;156;170;188;222;340;352;35...	Yes	None	2022/09/09

Tariff Data#

이 API는 교역 및 비교역 관세품목 데이터를 조회하는 기능을 제공한다. 다양한 옵션을 통해 관세율 정보를 검색할 수 있으며, 나라-기간-교역상대국의 전체 관세율 또는 나라-교역상대국-제품별 관세율을 기간별로 요청할 수 있다.

파라미터	설명
Data Source	UNCTAD TRAINS 데이터세트의 값은 “TRN”.
Data Type	“reported” 또는 “aveestimated”.
Reporter	“All” 또는 Reporter 코드(앞의 메타데이터 참조) 리스트.
Product	“All” 또는 Product 코드(앞의 메타데이터 참조) 리스트.
Partner	“All” 또는 Partner 코드(앞의 메타데이터 참조) 리스트.
Year	“All” 또는 연도(앞의 메타데이터 참조) 리스트.
Format	“JSON”. JSON 형식으로 반환.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/datasource/TRN/"

# 요청 파라미터 설정(미국-전세계-HS020110제품-2000년)
reporter = "840"
partner = "000"
product = "020110"
year = "2000"
datatype = "reported"

# 요청 파라미터 설정(한국-전세계-전제품-2000년)
reporter = "410"
partner = "000"
product = "all"
year = "2000"
datatype = "reported"
    
# API 요청 URL 생성
url = (
    f"{base_url}/"
    f"reporter/{reporter}/"
    f"partner/{partner}/"
    f"product/{product}/"
    f"year/{year}/"
    f"datatype/{datatype}"
)

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)

# 데이터 추출
data_list = []
for series in root.findall(".//Series"):
    series_data = series.attrib  # Series 속성 (FREQ, REPORTER, PARTNER, PRODUCTCODE, INDICATOR)

    for obs in series.findall(".//Obs"):
        obs_data = obs.attrib  # TIME_PERIOD, OBS_VALUE, TARIFFTYPE 등의 값

        combined_data = {
            "FREQ": series_data.get("FREQ"),
            "DATATYPE": series_data.get("DATATYPE"),
            "PRODUCTCODE": series_data.get("PRODUCTCODE"),
            "PARTNER": series_data.get("PARTNER"),
            "REPORTER": series_data.get("REPORTER"),
            "Time": obs_data.get("TIME_PERIOD"),
            "Value": obs_data.get("OBS_VALUE"),
            "TARIFFTYPE": obs_data.get("TARIFFTYPE"),
            "OBS_VALUE_MEASURE": obs_data.get("OBS_VALUE_MEASURE"),
            "TOTALNOOFLINES": obs_data.get("TOTALNOOFLINES"),
            "NBR_PREF_LINES": obs_data.get("NBR_PREF_LINES"),
            "NBR_MFN_LINES": obs_data.get("NBR_MFN_LINES"),
            "NBR_NA_LINES": obs_data.get("NBR_NA_LINES"),
            "SUM_OF_RATES": obs_data.get("SUM_OF_RATES"),
            "MIN_RATE": obs_data.get("MIN_RATE"),
            "MAX_RATE": obs_data.get("MAX_RATE"),
            "NOMENCODE": obs_data.get("NOMENCODE")
        }
        data_list.append(combined_data)

# 데이터프레임 변환
df_tariff_data = pd.DataFrame(data_list)
df_tariff_data

	FREQ	DATATYPE	PRODUCTCODE	PARTNER	REPORTER	Time	Value	TARIFFTYPE	OBS_VALUE_MEASURE	TOTALNOOFLINES	NBR_PREF_LINES	NBR_MFN_LINES	NBR_NA_LINES	SUM_OF_RATES	MIN_RATE	MAX_RATE	NOMENCODE
0	A	Reported	010111	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
1	A	Reported	010119	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	16	8	8	H1
2	A	Reported	010120	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
3	A	Reported	010210	000	410	2000	93.0999984741211	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	279.299987792969	93.0999984741211	93.0999984741211	H1
4	A	Reported	010290	000	410	2000	27.8666667938232	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	83.5999984741211	0	41.7999992370605	H1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5108	A	Reported	970200	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H1
5109	A	Reported	970300	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	0	0	0	H1
5110	A	Reported	970400	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	0	0	0	H1
5111	A	Reported	970500	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H1
5112	A	Reported	970600	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	0	0	0	H1

5113 rows × 17 columns

참고: HS 020110 제품명 알아내기

Product 메타데이터 API 호출 결과 이용

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/trn/product/"

# 요청 파라미터 설정
product_codes = "020110"

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}{product_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"wits": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for product in root.findall(".//wits:product", namespace):
    product_description = product.find("wits:productdescription", namespace)
    notes = product.find("wits:notes", namespace)

    data.append({
        "ProductCode": product.get("productcode"),
        "ProductDescription": product_description.text if product_description is not None else None,
        "IsGroup": product.get("isgroup"),
        "NomenclatureCode": product.get("nomenclaturecode"),
        "GroupType": product.get("grouptype"),
        "Notes": notes.text if notes is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_product = pd.DataFrame(data)
df_product

	ProductCode	ProductDescription	IsGroup	NomenclatureCode	GroupType	Notes
0	020110	020110 -- - Carcases and half-carcases	No	HS	N/A	None

2.3 SDMX 쿼리 요청#

SDMX 쿼리 요청 유형에는 두 가지가 있다. 하나는 메타데이터를 가져오는 요청 유형이고, 다른 하나는 관세 데이터를 가져오는 요청 유형이다. 다음 두 가지 SDMX 응답 형식이 지원된다.

SDMX-ML 2.1 generic schema: 기본적으로 이 방식의 응답이 제공된다.
SDMX-ML 2.1 structure specific schema: 구조 특정 스키마는 대량의 데이터를 처리하는 데 더 적합하다. 이 형식으로 응답을 받으려면 SDMX 쿼리 요청의 HTTP 요청 헤더 필드를 “Accept: application/vnd.sdmx.structurespecificdata+xml”로 수정한다.
JSON 형식: JSON 형식으로 데이터를 받으려면 SDMX 데이터 쿼리 요청의 HTTP 요청 헤더 필드를 “Accept: application/vnd.sdmx.data+json;version=1.0.0-wd”로 수정한다.

Data Flow#

이 API는 UNCTAD TRAINS 데이터세트의 고유 데이터세트 코드를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 요청
url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/dataflow/wbg_wits/"
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/structure}"
common_namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/common}"

# 데이터 추출
data = []
for dataflow in root.findall(f".//{namespace}Dataflow"):
    data.append({
        "DataFlowID": dataflow.get("id"),
        "AgencyID": dataflow.get("agencyID"),
        "Version": dataflow.get("version"),
        "IsFinal": dataflow.get("isFinal"),
        "Name": dataflow.find(f"{common_namespace}Name").text if dataflow.find(f"{common_namespace}Name") is not None else None,
        "Description": dataflow.find(f"{common_namespace}Description").text if dataflow.find(f"{common_namespace}Description") is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_dataflow = pd.DataFrame(data)
df_dataflow

	DataFlowID	AgencyID	Version	IsFinal	Name	Description
0	DF_WITS_Tariff_TRAINS	WBG_WITS	1.1	false	WITS - UNCTAD TRAINS Tariff Data	Data flow to access WITS - UNCTAD TRAINS Prefe...
1	DF_WITS_TradeStats_Development	WBG_WITS	1.0	false	WITS TradeStats Devlopment	Development indicators such as GDP, GNI per ca...
2	DF_WITS_TradeStats_Tariff	WBG_WITS	1.0	false	WITS TradeStats Tariff	Tariff information like number of trade agreem...
3	DF_WITS_TradeStats_Trade	WBG_WITS	1.0	false	WITS TradeStats Trade	Trade data such as total exports, number or pr...

Code List#

이 API는 WITS API의 전체 데이터세트에 대한 코드 리스트를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 요청
url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/codelist/all"
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/structure}"
common_namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/common}"

# 데이터 추출
data = []
for codelist in root.findall(f".//{namespace}Codelist"):
    for code in codelist.findall(f"{namespace}Code"):
        data.append({
            "CodeListID": codelist.get("id"),
            "AgencyID": codelist.get("agencyID"),
            "Version": codelist.get("version"),
            "Code": code.get("id"),
            "Name": code.find(f"{common_namespace}Name").text if code.find(f"{common_namespace}Name") is not None else None
        })

# 데이터프레임 변환
df_codelist = pd.DataFrame(data)
df_codelist

	CodeListID	AgencyID	Version	Code	Name
0	CL_UPDATE_STATUS	MA	1.0	Added	Added
1	CL_UPDATE_STATUS	MA	1.0	Updated	Updated
2	CL_UPDATE_STATUS	MA	1.0	Deleted	Deleted
3	SDMX_M_PERIODS	MA	1.0	01	01
4	SDMX_M_PERIODS	MA	1.0	02	02
...	...	...	...	...	...
7212	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	Transp	Machinery and Transport Equipment
7213	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP1	Raw materials
7214	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP2	Intermediate goods
7215	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP3	Consumer goods
7216	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP4	Capital goods

7217 rows × 5 columns

Data Structure Definition (DSD)#

이 API는 UNCTAD TRAINS 데이터세트의 데이터 구조 정의(DSD)를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 요청
url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/datastructure/WBG_WITS/TARIFF_TRAINS/"
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/structure}"
common_namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/common}"

# 데이터 추출
data = []
for datastructure in root.findall(f".//{namespace}DataStructure"):
    for component in datastructure.findall(f".//{namespace}Dimension"):
        data.append({
            "StructureID": datastructure.get("id"),
            "AgencyID": datastructure.get("agencyID"),
            "Version": datastructure.get("version"),
            "ComponentID": component.get("id"),
            "Name": component.find(f"{common_namespace}Name").text if component.find(f"{common_namespace}Name") is not None else None
        })

# 데이터프레임 변환
df_dsd = pd.DataFrame(data)
df_dsd

	StructureID	AgencyID	Version	ComponentID	Name
0	TARIFF_TRAINS	WBG_WITS	1.1	FREQ	None
1	TARIFF_TRAINS	WBG_WITS	1.1	REPORTER	None
2	TARIFF_TRAINS	WBG_WITS	1.1	PARTNER	None
3	TARIFF_TRAINS	WBG_WITS	1.1	PRODUCTCODE	None
4	TARIFF_TRAINS	WBG_WITS	1.1	DATATYPE	None

Tariff Data#

이 API는 교역 및 비교역 관세품목의 관세 데이터를 조회한다. 다양한 옵션을 제공하여 관세율을 검색할 수 있으며, 나라-기간-교역상대국 전체 관세율 또는 나라-교역상대국-제품별 관세율을 특정 기간에 대해 요청할 수 있다.

파라미터	설명
Freq	주기의 가능한 값은 “A”이다.
DataType	“reported” 또는 “aveestimated” 값을 가질 수 있다.
Reporter	코드 리스트에서 단일 나라 코드 또는 나라 코드 리스트 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 모든 이용 가능한 reporter로 간주된다.
Product	단일 product 코드 또는 product 코드 리스트 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 모든 이용 가능한 product 코드로 간주된다.
Partner	단일 partner 코드 또는 partner 코드 리스트 값을 가질 수 있다.
StartPeriod	1988년 이후의 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 이용 가능한 연도의 관세 데이터가 반환된다.
EndPeriod	1988년 이후의 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 시작 기간부터 최신 이용 가능한 연도까지의 관세 데이터가 반환된다.
Detail	선택적 파라미터로, 반환될 정보의 양을 지정한다. 아래 값 중 하나를 가질 수 있다. - Full: 모든 데이터 및 문서, 주석 포함 (기본값) - DataOnly: 속성 및 그룹이 제외된다. - SeriesKeysOnly: 시리즈 키를 구성하는 시리즈 요소 및 차원만 포함된다. - NoData: 속성 및 주석을 포함한 그룹 및 시리즈를 반환하지만 관측값은 제외된다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/data/DF_WITS_Tariff_TRAINS/"

# 요청 파라미터 설정(미국-전세계-HS020110제품-2000년)
params = {
    "freq": "A",
    "reporter": "840",
    "partner": "000",
    "product": "020110",
    "datatype": "reported",
    "start_year": "2000",
    "end_year": "2000",
    "detail": "Full"
}

# 요청 파라미터 설정(한국-전세계-전제품-2000년)
params = {
    "freq": "A",
    "reporter": "410",
    "partner": "000",
    "product": "",
    "datatype": "reported",
    "start_year": "2000",
    "end_year": "2000",
    "detail": "Full"
}

# API 요청 URL 생성
url = (
    f"{base_url}"
    f"{params['freq']}."
    f"{params['reporter']}."
    f"{params['partner']}."
    f"{params['product']}."
    f"{params['datatype']}"
    f"/?startperiod={params['start_year']}"
    f"&endperiod={params['end_year']}"
    f"&detail={params['detail']}"
)
    
# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/generic}"

# 데이터 추출
data = []
for series in root.findall(f".//{namespace}Series"):
    series_key = {dim.get("id"): dim.get("value") for dim in series.findall(f".//{namespace}SeriesKey/{namespace}Value")}
    for obs in series.findall(f".//{namespace}Obs"):
        obs_time = obs.find(f"{namespace}ObsDimension").get("value")
        obs_value = obs.find(f"{namespace}ObsValue").get("value")
        attributes = {attr.get("id"): attr.get("value") for attr in obs.findall(f".//{namespace}Attributes/{namespace}Value")}
        data.append({**series_key, "Time": obs_time, "Value": obs_value, **attributes})

# 데이터프레임 변환
df_tariff = pd.DataFrame(data)
df_tariff

	FREQ	DATATYPE	PRODUCTCODE	PARTNER	REPORTER	Time	Value	TARIFFTYPE	OBS_VALUE_MEASURE	TOTALNOOFLINES	NBR_PREF_LINES	NBR_MFN_LINES	NBR_NA_LINES	SUM_OF_RATES	MIN_RATE	MAX_RATE	NOMENCODE
0	A	Reported	010111	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
1	A	Reported	010119	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	16	8	8	H1
2	A	Reported	010120	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
3	A	Reported	010210	000	410	2000	93.0999984741211	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	279.299987792969	93.0999984741211	93.0999984741211	H1
4	A	Reported	010290	000	410	2000	27.8666667938232	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	83.5999984741211	0	41.7999992370605	H1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5108	A	Reported	970200	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H1
5109	A	Reported	970300	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	0	0	0	H1
5110	A	Reported	970400	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	0	0	0	H1
5111	A	Reported	970500	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H1
5112	A	Reported	970600	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	0	0	0	H1

5113 rows × 17 columns

3. TRADE Stats 데이터 API 추출#

3.1 내용#

TRADE Stats는 집계된 무역 및 관세 데이터, 무역 관련 경제개발 지표를 제공한다.

Trade Stats – Trade: 총 수출액, 수출된 제품 수, 수출 및 수입 상대국, 수출 및 수입된 제품 그룹 등의 무역 데이터를 제공한다. Hirschman-Herfindahl 시장집중도 지수, 시장 침투(penetration) 지수, 세계 성장률 및 나라 성장률과 같은 무역 지표도 포함된다.

Trade Stats – Tariff: 무역 협정 수, 단순 및 가중 평균 관세, 면세 수입액, 면세 상품 비율과 같은 관세 정보가 제공된다.

Trade Stats – Development: GDP, 1인당 GNI, 무역수지, GDP 대비 무역 및 서비스 무역 비율과 같은 경제개발 지표가 제공된다.

무역, 관세, 경제개발 지표 데이터는 다음의 값을 지정하여 다운로드할 수 있다.

Reporter: Reporter ISO3 코드.
Partner: Partner ISO3 코드. 파트너 차원이 적용되지 않는 지표의 경우 “999”를 사용.
Product 코드: Sector, Stage of Processing, SITC Rev2 Standard 그룹에 속하는 제품 그룹 코드를 사용할 수 있다. 제품 차원이 적용되지 않는 지표의 경우 “999999”를 사용.
연도: 연도. 시작 연도는 1988년.
지표: 무역, 관세, 경제개발 지표 코드.

데이터 요청 제한

서버 과부하를 피하기 위한 제한 사항:

“All” 값은 최대 2개의 차원만 허용된다.
모든 Reporter와 모든 Partner를 포함한 데이터 요청은 허용되지 않는다.
두 개의 차원이 “All” 값을 가질 때 나머지 차원은 특정 값을 가져야 한다.
단일의 Reporter, Partner, 지표, 제품에 대한 무역 통계 데이터는 여러 연도에 대해 요청할 수 있다.

기본 호출 구조

WITS API에 액세스하는 기본 URL은 https://wits.worldbank.org/API/V1.

URL 기반 구조 쿼리

메타데이터 및 data availability에 액세스하려면 기본 URL은 https://wits.worldbank.org/API/V1/WITS. Data availability API는 Trade Stats – Trade/Tariff/Development 데이터세트에서 이용 가능한 나라 기간을 반환한다. Indicator API는 지표에 대해 파트너, 제품 차원이 필요한지 여부를 반환한다. Reporter-Partner API는 Reporter와 Partner의 이름을 제공한다. Nomenclature API와 Product API는 각각 제품 분류법과 제품 설명을 제공한다.

데이터 요청의 기본 URL은 https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/. 파라미터에 대해 둘 이상의 값을 액세스하려면 구분자 ;를 사용한다. JSON 형식으로 데이터를 액세스하려면 데이터 요청 쿼리에 ?format=JSON을 넣는다.

SDMX 쿼리

기본 URL: https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/.

파라미터에 대해 둘 이상의 값에 액세스하려면 구분자 +를 사용한다.

3.2 URL 기반 구조 요청#

Reporter and Partner#

[메타데이터] 이 API는 Trade Stats 무역, 관세, 경제개발 데이터세트에서 이용 가능한 나라에 대한 보고국 및 교역상대국의 이름, 영어-숫자 코드, ISO3 코드, 기타 메타데이터를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/"

# 요청 파라미터 설정
dataset = "tradestats-trade" #"tradestats-tariff", "tradestats-development"로 변경 가능
country_codes = "ALL"  # 특정 나라 코드 리스트로 변경 가능 (예: "usa;jpn;deu")

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}{dataset}/country/{country_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for country in root.findall(".//ns:country", namespace):
    data.append({
        "CountryCode": country.get("countrycode"),
        "ISO3Code": country.find("ns:iso3Code", namespace).text,
        "Name": country.find("ns:name", namespace).text,
        "IsReporter": country.get("isreporter"),
        "IsPartner": country.get("ispartner"),
        "IsGroup": country.get("isgroup"),
        "GroupType": country.get("grouptype"),
        "Notes": country.find("ns:notes", namespace).text if country.find("ns:notes", namespace) is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_countries = pd.DataFrame(data)
df_countries

	CountryCode	ISO3Code	Name	IsReporter	IsPartner	IsGroup	GroupType	Notes
0	004	AFG	Afghanistan	1	1	No	N/A	None
1	008	ALB	Albania	1	1	No	N/A	None
2	012	DZA	Algeria	1	1	No	N/A	None
3	016	ASM	American Samoa	0	1	No	N/A	None
4	020	AND	Andorra	1	1	No	N/A	None
...	...	...	...	...	...	...	...	...
261	887	YEM	Yemen	1	1	No	N/A	None
262	720	YDR	Yemen Democratic	0	1	No	N/A	None
263	890	YUG	Yugoslavia,FR(Serbia/Montenegr	0	1	No	N/A	None
264	894	ZMB	Zambia	1	1	No	N/A	None
265	716	ZWE	Zimbabwe	1	1	No	N/A	None

266 rows × 8 columns

코드	내용
CountryCode	나라 코드
ISO3Code	ISO3 코드
Name	이름
IsReporter	나라 코드가 Reporter로 사용 가능한지 여부
IsPartner	나라 코드가 Partner로 사용 가능한지 여부
IsGroup	그룹 여부
GroupType	그룹 유형
Notes	비고

Nomenclature#

[메타데이터] 이 API는 Trade-stats–Trade 및 Trade-stats–Tariff에서 이용 가능한 분류법(nomenclature)에 대해 코드, 설명, 이름의 정보를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/"

# 요청 파라미터 설정
dataset = "tradestats-trade"  # "tradestats-tariff"로 변경 가능
nomenclature_codes = "ALL"  # 특정 코드 리스트로 변경 가능 (예: "h0;s2")

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}{dataset}/nomenclature/{nomenclature_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for nomenclature in root.findall(".//ns:nomenclature", namespace):
    data.append({
        "NomenCode": nomenclature.get("nomenclaturecode"),
        "NomenDescription": nomenclature.get("description"),
        "NomenName": nomenclature.text
    })

# 데이터프레임 변환
df_nomenclature = pd.DataFrame(data)
df_nomenclature

	NomenCode	NomenDescription	NomenName
0	H0	Harmonized System 1988/92	HS 1988/92
1	S2	Standard International Trade Classification, R...	SITC Revision 2

Product#

[메타데이터] 이 API는 Trade-stats–Trade 및 Trade-stats–Tariff 데이터세트에서 제공되는 Product에 대한 정보를 조회한다. 보다 높은 수준의 집계 형태로 제공된다. 예를 들어, Harmonized System(HS) 01부터 05까지를 합쳐서 동물(Animal)로 집계된다.

참고: Product는 HS 코드 및 SITC 코드 각각에 대해 여러 항목을 그룹화한 것이다.

내용: 응답에는 다음과 같은 정보가 포함된다.

Product 코드
Product 설명
Product 코드가 그룹인지 여부(예/아니오)
Product 그룹 유형
Notes

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/"

# 요청 파라미터 설정
dataset = "tradestats-trade"  # "tradestats-tariff"로 변경 가능
product_codes = "ALL"  # 특정 코드 리스트로 변경 가능 (예: "4449_Wood;fuels")

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}{dataset}/product/{product_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for product in root.findall(".//ns:product", namespace):
    data.append({
        "ProductCode": product.get("productcode"),
        "ProductDescription": product.find("ns:productdescription", namespace).text,
        "IsGroup": product.get("isgroup"),
        "GroupType": product.get("grouptype"),
        "Notes": product.find("ns:notes", namespace).text if product.find("ns:notes", namespace) is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_product = pd.DataFrame(data)
df_product

	ProductCode	ProductDescription	IsGroup	GroupType	Notes
0	999999	Not Applicable	N/A	N/A	None
1	01-05_Animal	Animal	Yes	Sector	None
2	06-15_Vegetable	Vegetable	Yes	Sector	None
3	16-24_FoodProd	Food Products	Yes	Sector	None
4	25-26_Minerals	Minerals	Yes	Sector	None
5	27-27_Fuels	Fuels	Yes	Sector	None
6	28-38_Chemicals	Chemicals	Yes	Sector	None
7	39-40_PlastiRub	Plastic or Rubber	Yes	Sector	None
8	41-43_HidesSkin	Hides and Skins	Yes	Sector	None
9	44-49_Wood	Wood	Yes	Sector	None
10	50-63_TextCloth	Textiles and Clothing	Yes	Sector	None
11	64-67_Footwear	Footwear	Yes	Sector	None
12	68-71_StoneGlas	Stone and Glass	Yes	Sector	None
13	72-83_Metals	Metals	Yes	Sector	None
14	84-85_MachElec	Mach and Elec	Yes	Sector	None
15	86-89_Transport	Transportation	Yes	Sector	None
16	90-99_Miscellan	Miscellaneous	Yes	Sector	None
17	Total	All Products	Yes	Sector	None
18	AgrRaw	Agricultural Raw Materials	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
19	Chemical	Chemical	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
20	Food	Food	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
21	Fuels	Fuel	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
22	manuf	Manufactures	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
23	OresMtls	Ores and Metals	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
24	Textiles	Textiles	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
25	Transp	Machinery and Transport Equipment	Yes	SITC-Rev2-Groups	None
26	Total	All Products	Yes	Stages-Of-Processing	None
27	UNCTAD-SoP1	Raw materials	Yes	Stages-Of-Processing	None
28	UNCTAD-SoP2	Intermediate goods	Yes	Stages-Of-Processing	None
29	UNCTAD-SoP3	Consumer goods	Yes	Stages-Of-Processing	None
30	UNCTAD-SoP4	Capital goods	Yes	Stages-Of-Processing	None

Indicator#

[메타데이터] 이 API는 Trade Stats-Trade/Tariff/Development 데이터세트에서 이용 가능한 지표에 대한 코드, 이름, 출처, 주제, 주기 및 기타 메타데이터를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/"

# 요청 파라미터 설정
dataset = "tradestats-trade" #"tradestats-tariff", "tradestats-development"로 변경 가능
indicator_codes = "ALL"  # 특정 코드 리스트로 변경 가능 (예: "HH-MKT-CNCNTRTN-NDX;NMBR-XPRT-HS6-PRDCT")

# API 요청 URL 생성
url = f"{base_url}{dataset}/indicator/{indicator_codes}"

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for indicator in root.findall(".//ns:indicator", namespace):
    data.append({
        "IndicatorCode": indicator.get("indicatorcode"),
        "IsPartnerRequired": indicator.get("ispartnerrequired"),
        "SDMXPartnerValue": indicator.get("sdmxpartnervalue"),
        "IsProductRequired": indicator.get("isproductrequired"),
        "SDMXProductValue": indicator.get("sdmxproductvalue"),
        "IndicatorName": indicator.find("ns:indicatorname", namespace).text if indicator.find("ns:indicatorname", namespace) is not None else None,
        "IndicatorDefinition": indicator.find("ns:indicatordefinition", namespace).text if indicator.find("ns:indicatordefinition", namespace) is not None else None,
        "Source": indicator.find("ns:source", namespace).text if indicator.find("ns:source", namespace) is not None else None,
        "Topic": indicator.find("ns:topic", namespace).text if indicator.find("ns:topic", namespace) is not None else None,
        "Periodicity": indicator.find("ns:periodicity", namespace).text if indicator.find("ns:periodicity", namespace) is not None else None,
        "Valuation": indicator.find("ns:valuation", namespace).text if indicator.find("ns:valuation", namespace) is not None else None,
        "Currency": indicator.find("ns:currency", namespace).text if indicator.find("ns:currency", namespace) is not None else None,
        "Notes": indicator.find("ns:notes", namespace).text if indicator.find("ns:notes", namespace) is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_indicator = pd.DataFrame(data)
df_indicator

	IndicatorCode	IsPartnerRequired	SDMXPartnerValue	IsProductRequired	SDMXProductValue	IndicatorName	IndicatorDefinition	Source	Topic	Periodicity	Valuation	Currency	Notes
0	CNTRY-GRWTH	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	None	1) Mirror Exports is considered 2)Growth for a...
1	HH-MKT-CNCNTRTN-NDX	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	None	1) Mirror Exports is considered for export dat...
2	NDX-XPRT-MKT-PNRTTN	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	None	1) Mirror Exports is considered for export dat...
3	NMBR-MPRT-HS6-PRDCT	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) All traded products at HS 6 digits are con...
4	NMBR-XPRT-HS6-PRDCT	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) All traded products at HS 6 digits are con...
5	NMBR-XPRT-PRTNR	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) Product 'Total' is used for this computation.
6	NMBR-MPRT-PRTNR	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) Product 'Total' is used for this computation.
7	NMBR-PRDCT-XPRTD	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) All traded products at HS 6 digits are con...
8	NMBR-PRDCT-MPRTD	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) All traded products at HS 6 digits are con...
9	XPRT-PRTNR-SHR	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	None
10	MPRT-PRTNR-SHR	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	None
11	MPRT-PRDCT-SHR	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	None
12	XPRT-PRDCT-SHR	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	None
13	RCA	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	None	Mirror Exports is considered. The RCA index o...
14	MPRT-SHR-TTL-PRDCT	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) All traded products at HS 6 digits are con...
15	XPRT-SHR-TTL-PRDCT	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	None	None	1) All traded products at HS 6 digits are con...
16	TRD-CMPLMNTRTY-NDX	None	None	no	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	None	1) Mirror Exports is considered for export dat...
17	MPRT-TRD-VL	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	US Dollar - Current value	None
18	XPRT-TRD-VL	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	US Dollar - Current value	None
19	WRLD-GRWTH	None	None	yes	None	None	None	WITS - UNSD Comtrade	Trade	Annual	Export - FOB; Import - CIF	None	1) Mirror Exports is considered 2)Growth for a...

항목	설명
Indicator Code	지표 코드
Is Partner Required	Partner 필요 여부
SDMX Partner Value	Partner가 필요하지 않은 경우 SDMX 데이터 요청을 위한 값
Is Product Required	Product 필요 여부
SDMX Product Value	Product가 필요하지 않은 경우 SDMX 데이터 요청을 위한 값
Indicator Name	Indicator 이름
Indicator Definition	Indicator 정의
Source	출처
Topic	주제
Periodicity	주기
Valuation	측정 방식
Currency	통화 단위
Notes	비고

지표 코드	Partner 필수 여부	Product 필수 여부	출처	주제	주기	평가 방식	통화	비고
CNTRY-GRWTH	아니오	예	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	없음	1) Mirror Exports is considered for export data 2) 특정 연도 성장은 이전 연도 대비로 계산
HH-MKT-CNCNTRTN-NDX	아니오	아니오	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	없음	1) Mirror Exports is considered for export data 2) 모든 국가를 파트너로 포함 (세계 및 EU 제외) 3) ‘Total’ 제품 사용
NDX-XPRT-MKT-PNRTTN	아니오	아니오	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	없음	1) Mirror Exports is considered for export data 2) HS 6자리 제품 기준으로 계산 후 집계
NMBR-MPRT-HS6-PRDCT	아니오	아니오	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	없음	없음	HS 6자리의 모든 교역 제품을 고려하여 계산
NMBR-XPRT-HS6-PRDCT	아니오	아니오	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	없음	없음	HS 6자리의 모든 교역 제품을 고려하여 계산
RCA	아니오	예	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	없음	국가의 제품 수출 점유율과 세계 수출 점유율을 비교하여 비교우위를 계산
MPRT-TRD-VL	아니오	예	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	US Dollar - 현재 가치
XPRT-TRD-VL	아니오	예	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	US Dollar - 현재 가치
TRD-CMPLMNTRTY-NDX	아니오	아니오	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	없음	두 국가 간 상품 수출입 상호 보완성을 측정, 지수가 0이면 반대, 100이면 완전히 일치
WRLD-GRWTH	아니오	예	WITS - UNSD Comtrade	무역	연간	FOB 기준 수출; CIF 기준 수입	없음	1) Mirror Exports is considered for export data 2) 특정 연도 성장은 이전 연도 대비로 계산

Data Availability#

[메타데이터] 이 API는 Trade Stats-Trade/Tariff/Development 데이터세트에서 데이터 가용성을 조회하는 데 사용된다. 이 API를 통해 전체 Trade/Tariff/Development 데이터세트의 가용성뿐만 아니라 특정 보고국, 특정 지표, 특정 연도의 데이터 가용성을 확인할 수 있다.

응답 정보: 나라 정보(나라명, 코드, ISO3 코드, 그룹 여부, 그룹 유형), 연도, 보고된 분류법, 종량세 표현에 대한 추정 관세율 이용 가능 여부(Trade Stats–Tariff 데이터세트에만 해당), 마지막 업데이트 날짜.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/wits/datasource/"

# 요청할 데이터세트 선택 (tradestats-trade, tradestats-tariff, tradestats-development)
dataset = "tradestats-trade"

# 요청 파라미터 설정 (모든 나라, 모든 연도, 모든 지표)
country_codes = "ALL"  # 특정 나라 코드 리스트로 변경 가능 (예: "USA;CHN")
years = "ALL"  # 특정 연도 리스트로 변경 가능 (예: "2000;2005")
indicators = "ALL"  # 특정 지표 리스트로 변경 가능 (예: "GDP;IMPORTS")

# API 요청 URL 생성
url = (
    f"{base_url}{dataset}/dataavailability/"
    f"country/{country_codes}/"
    f"year/{years}/"
    f"indicator/{indicators}"
)

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://wits.worldbank.org"}

# 데이터 추출
data = []
for record in root.findall(".//ns:reporter", namespace):
    data.append({
        "CountryCode": record.get("countrycode"),
        "ISO3": record.get("iso3Code"),
        "CountryName": record.find("ns:name", namespace).text if record.find("ns:name", namespace) is not None else None,
        "Year": record.find("ns:year", namespace).text if record.find("ns:year", namespace) is not None else None,
        "ReportedNomenclature": record.find("ns:reporternernomenclature", namespace).text if record.find("ns:reporternernomenclature", namespace) is not None else None,
        "EstimatedTariffRateAvailable": record.find("ns:isspecificdutyexpressionestimatedavailable", namespace).text if record.find("ns:isspecificdutyexpressionestimatedavailable", namespace) is not None else None,
        "Notes": record.find("ns:notes", namespace).text if record.find("ns:notes", namespace) is not None else None,
        "LastUpdated": record.find("ns:lastupdateddate", namespace).text if record.find("ns:lastupdateddate", namespace) is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_data_availability = pd.DataFrame(data)
df_data_availability

	CountryCode	ISO3	CountryName	Year	ReportedNomenclature	EstimatedTariffRateAvailable	Notes	LastUpdated
0	533	ABW	Aruba	2000	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
1	533	ABW	Aruba	2001	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
2	533	ABW	Aruba	2002	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
3	533	ABW	Aruba	2003	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
4	533	ABW	Aruba	2004	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
...	...	...	...	...	...	...	...	...
5371	000	WLD	World	2019	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
5372	000	WLD	World	2020	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
5373	000	WLD	World	2021	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
5374	000	WLD	World	2022	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015
5375	000	WLD	World	2023	Harmonized System 1988/92;SITC Revision 2	N/A	None	Aug-24-2015

5376 rows × 8 columns

Trade Stats 데이터#

이 API는 데이터를 검색할 수 있는 다양한 옵션을 제공한다. 여러 기간에 걸친 국가-교역상대국-제품-지표 데이터를 요청할 수 있다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/datasource/"

# 요청할 데이터세트 선택 (tradestats-trade, tradestats-tariff, tradestats-development)
dataset = "tradestats-trade"

# 요청 파라미터 설정 
reporter = "USA"  # 특정 나라 ISO3 코드 또는 "ALL"
year = "2000"  # 특정 연도 또는 "ALL"
partner = "ALL"  # 특정 파트너 또는 "ALL"
product = "fuels"  # 특정 제품 코드 또는 "ALL"
indicator = "XPRT-TRD-VL"  # 특정 지표 코드 또는 "ALL"

# 요청 URL 생성
url = (
    f"{base_url}"
    f"{dataset}/"
    f"reporter/{reporter}/"
    f"year/{year}/"
    f"partner/{partner}/"
    f"product/{product}/"
    f"indicator/{indicator}"
)

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/structurespecific"}

# 데이터 추출
data_list = []
for series in root.findall(".//Series"):
    series_data = {
        "FREQ": series.get("FREQ"),
        "REPORTER": series.get("REPORTER"),
        "PARTNER": series.get("PARTNER"),
        "PRODUCTCODE": series.get("PRODUCTCODE"),
        "INDICATOR": series.get("INDICATOR"),
    }

    for obs in series.findall("Obs"):
        obs_data = {
            "TIME_PERIOD": obs.get("TIME_PERIOD"),
            "OBS_VALUE": obs.get("OBS_VALUE"),
            "DATASOURCE": obs.get("DATASOURCE"),
        }
        combined_data = {**series_data, **obs_data}  # Series와 Obs 정보를 합침
        data_list.append(combined_data)

# 데이터프레임 변환
df_trade_stats = pd.DataFrame(data_list)
df_trade_stats

	FREQ	REPORTER	PARTNER	PRODUCTCODE	INDICATOR	TIME_PERIOD	OBS_VALUE	DATASOURCE
0	A	USA	ABW	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	35503.683	WITS-CMT
1	A	USA	AFG	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	412.74	WITS-CMT
2	A	USA	AGO	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	654.621	WITS-CMT
3	A	USA	AIA	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	262.087	WITS-CMT
4	A	USA	ALB	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	87.541	WITS-CMT
...	...	...	...	...	...	...	...	...
166	A	USA	WLD	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	13853026.143	WITS-CMT
167	A	USA	WSM	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	181.479	WITS-CMT
168	A	USA	YEM	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	117.117	WITS-CMT
169	A	USA	ZAF	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	91692.746	WITS-CMT
170	A	USA	ZMB	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	67.056	WITS-CMT

171 rows × 8 columns

3.3 SDMX 쿼리 요청#

SDMX 쿼리 요청 유형에는 두 가지가 있다. 하나는 메타데이터를 가져오는 요청 유형이고, 다른 하나는 무역 통계 데이터를 가져오는 요청 유형이다. 다음 두 가지 SDMX 응답 형식이 지원된다.

SDMX-ML 2.1 generic schema: 기본적으로 이 방식의 응답이 제공된다.
SDMX-ML 2.1 structure specific schema: 구조 특정 스키마는 대량의 데이터를 처리하는 데 더 적합하다. 이 형식으로 응답을 받으려면 SDMX 쿼리 요청의 HTTP 요청 헤더 필드를 “Accept: application/vnd.sdmx.structurespecificdata+xml”로 수정한다.
JSON 형식: JSON 형식으로 데이터를 받으려면 SDMX 데이터 쿼리 요청의 HTTP 요청 헤더 필드를 “Accept: application/vnd.sdmx.data+json;version=1.0.0-wd”로 수정한다.

Data Flow#

[메타데이터] 이 API는 UNCTAD TRAINS 데이터세트의 고유 데이터세트 코드를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/dataflow/wbg_wits/"

# API 요청
response = requests.get(base_url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/structure"}

# 데이터 추출
data = []
for dataflow in root.findall(".//ns:Dataflow", namespace):
    data.append({
        "Dataflow_ID": dataflow.get("id"),
        "Agency_ID": dataflow.get("agencyID"),
        "Version": dataflow.get("version"),
        "IsFinal": dataflow.get("isFinal"),
        "Name": dataflow.find("ns:Name", namespace).text if dataflow.find("ns:Name", namespace) is not None else None,
        "Description": dataflow.find("ns:Description", namespace).text if dataflow.find("ns:Description", namespace) is not None else None
    })

# 데이터프레임 변환
df_dataflow = pd.DataFrame(data)
df_dataflow

	Dataflow_ID	Agency_ID	Version	IsFinal	Name	Description
0	DF_WITS_Tariff_TRAINS	WBG_WITS	1.1	false	None	None
1	DF_WITS_TradeStats_Development	WBG_WITS	1.0	false	None	None
2	DF_WITS_TradeStats_Tariff	WBG_WITS	1.0	false	None	None
3	DF_WITS_TradeStats_Trade	WBG_WITS	1.0	false	None	None

Code List#

[메타데이터] 이 API는 WITS API의 전체 데이터세트에 대한 코드 리스트를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/codelist/all"

# API 요청
response = requests.get(base_url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/structure"}

# 데이터 추출
data = []
for codelist in root.findall(".//ns:Codelist", namespace):
    for code in codelist.findall("ns:Code", namespace):
        data.append({
            "Codelist_ID": codelist.get("id"),
            "Codelist_Agency": codelist.get("agencyID"),
            "Codelist_Version": codelist.get("version"),
            "Code_ID": code.get("id"),
            "Code_Description": code.find("ns:Description", namespace).text if code.find("ns:Description", namespace) is not None else None
        })

# 데이터프레임 변환
df_codelist = pd.DataFrame(data)
df_codelist

	Codelist_ID	Codelist_Agency	Codelist_Version	Code_ID	Code_Description
0	CL_UPDATE_STATUS	MA	1.0	Added	None
1	CL_UPDATE_STATUS	MA	1.0	Updated	None
2	CL_UPDATE_STATUS	MA	1.0	Deleted	None
3	SDMX_M_PERIODS	MA	1.0	01	None
4	SDMX_M_PERIODS	MA	1.0	02	None
...	...	...	...	...	...
7212	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	Transp	None
7213	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP1	None
7214	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP2	None
7215	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP3	None
7216	CL_TS_PRODUCTCODE_WITS	WBG_WITS	1.0	UNCTAD-SoP4	None

7217 rows × 5 columns

Data Structure Definition (DSD)#

[메타데이터] 이 API는 Trade Stats 데이터세트의 데이터구조정의(DSD)를 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/datastructure/WBG_WITS/TRADESTATS/"

# API 요청
response = requests.get(base_url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/structure"}

# 데이터 추출
data = []
for structure in root.findall(".//ns:DataStructure", namespace):
    structure_id = structure.get("id")
    agency_id = structure.get("agencyID")
    version = structure.get("version")
    
    for component in structure.findall(".//ns:Dimension", namespace):
        data.append({
            "Structure_ID": structure_id,
            "Agency_ID": agency_id,
            "Version": version,
            "Component_Type": "Dimension",
            "Component_ID": component.get("id"),
        })
    
    for attribute in structure.findall(".//ns:Attribute", namespace):
        data.append({
            "Structure_ID": structure_id,
            "Agency_ID": agency_id,
            "Version": version,
            "Component_Type": "Attribute",
            "Component_ID": attribute.get("id"),
        })
    
    for measure in structure.findall(".//ns:PrimaryMeasure", namespace):
        data.append({
            "Structure_ID": structure_id,
            "Agency_ID": agency_id,
            "Version": version,
            "Component_Type": "Measure",
            "Component_ID": measure.get("id"),
        })

# 데이터프레임 변환
df_dsd = pd.DataFrame(data)
df_dsd

	Structure_ID	Agency_ID	Version	Component_Type	Component_ID
0	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Dimension	FREQ
1	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Dimension	REPORTER
2	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Dimension	PARTNER
3	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Dimension	PRODUCTCODE
4	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Dimension	INDICATOR
5	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Attribute	DATASOURCE
6	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Measure	None
7	TRADESTATS	WBG_WITS	1.0	Measure	OBS_VALUE

Trade Stats 데이터#

이 API는 Trade Stats–Trade, Trade Stats–Tariff, Trade Stats–Development 데이터를 조회할 수 있는 다양한 옵션을 제공한다.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/data/"

# 요청 파라미터 설정
params = {
    "dataset": "df_wits_tradestats_trade",  # df_wits_tradestats_tariff, df_wits_tradestats_development 가능
    "freq": "A",
    "reporter": "usa",
    "partner": "wld",
    "product": "fuels",
    "indicator": "XPRT-TRD-VL",
    "start_year": "2000",
    "end_year": "2002",
    "detail": "Full"
}

# 요청 URL 생성
url = (
    f"{base_url}{params['dataset']}/"
    f"{params['freq']}."
    f"{params['reporter']}."
    f"{params['partner']}."
    f"{params['product']}."
    f"{params['indicator']}/"
    f"?startperiod={params['start_year']}"
    f"&endperiod={params['end_year']}"
    f"&detail={params['detail']}"
)

# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/generic"}

# 데이터 추출
data = []
for series in root.findall(".//ns:Series", namespace):
    series_key = {dim.get("id"): dim.get("value") for dim in series.findall(".//ns:SeriesKey/ns:Value", namespace)}
    for obs in series.findall(".//ns:Obs", namespace):
        obs_time = obs.find(".//ns:ObsDimension", namespace)
        obs_value = obs.find(".//ns:ObsValue", namespace)
        attributes = {attr.get("id"): attr.get("value") for attr in obs.findall(".//ns:Attributes/ns:Value", namespace)}
        if obs_time is not None and obs_value is not None:
            data.append({**series_key, "Time": obs_time.get("value"), "Value": obs_value.get("value"), **attributes})

# 데이터프레임 변환
df_trade_stats = pd.DataFrame(data)
df_trade_stats

	FREQ	REPORTER	PARTNER	PRODUCTCODE	INDICATOR	Time	Value	DATASOURCE
0	A	USA	WLD	Fuels	XPRT-TRD-VL	2000	13853026.143	WITS-CMT
1	A	USA	WLD	Fuels	XPRT-TRD-VL	2001	13170348.242	WITS-CMT
2	A	USA	WLD	Fuels	XPRT-TRD-VL	2002	12165131.757	WITS-CMT

4. 관세 데이터 추출#

[SDMX 쿼리 요청 방식] 이 API는 교역 및 비교역 관세품목의 관세 데이터를 조회한다. 다양한 옵션을 제공하여 관세율을 검색할 수 있으며, 나라-기간-교역상대국 전체 관세율 또는 나라-교역상대국-제품별 관세율을 특정 기간에 대해 요청할 수 있다.

파라미터 및 반환 항목#

파라미터	설명
Freq	주기의 가능한 값은 “A”이다.
DataType	“reported” 또는 “aveestimated” 값을 가질 수 있다.
Reporter	코드 리스트에서 단일 나라 코드 또는 나라 코드 리스트 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 모든 이용 가능한 reporter로 간주된다.
Product	단일 product 코드 또는 product 코드 리스트 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 모든 이용 가능한 product 코드로 간주된다.
Partner	단일 partner 코드 또는 partner 코드 리스트 값을 가질 수 있다.
StartPeriod	1988년 이후의 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 이용 가능한 연도의 관세 데이터가 반환된다.
EndPeriod	1988년 이후의 값을 가질 수 있다. 값이 지정되지 않으면 시작 기간부터 최신 이용 가능한 연도까지의 관세 데이터가 반환된다.
Detail	선택적 파라미터로, 반환될 정보의 양을 지정한다. 아래 값 중 하나를 가질 수 있다. - Full: 모든 데이터 및 문서, 주석 포함 (기본값) - DataOnly: 속성 및 그룹이 제외된다. - SeriesKeysOnly: 시리즈 키를 구성하는 시리즈 요소 및 차원만 포함된다. - NoData: 속성 및 주석을 포함한 그룹 및 시리즈를 반환하지만 관측값은 제외된다.

반환되는 항목

항목	설명
FREQ	주기의 가능한 값은 “A”이다.
DATATYPE	“reported” 또는 “aveestimated” 값을 가질 수 있다.
PRODUCTCODE	product 코드, HS 6자리 코드.
Partner	교역상대국
Reporter	보고국
Time	연도
Value	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인의 종가세율 단순 평균.
TARIFFTYPE	관세율이 특혜 관세(PREF)인지 최혜국 관세(MFN)인지 식별함.
TOTALNOOFLINES	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인의 총 수.
NBR_PREF_LINES	특혜 관세가 적용되는 해당 HS 6자리 코드 내 국가 관세라인의 수.
NBR_MFN_LINES	특혜 관세가 적용되지 않는 해당 HS 6자리 코드 내 국가 관세라인의 수 (단순 평균 계산에 MFN 요율이 사용됨).
NBR_NA_LINES	종가세 형태가 아닌 특혜 관세가 적용되는 해당 HS 6자리 코드 내 국가 관세라인의 수 (단순 평균 계산에 포함되지 않음).
SUM_OF_RATES	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인의 종가세율 합계.
MIN_RATE	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인 중 가장 낮은 종가세율.
MAX_RATE	해당 HS 6자리 코드 내 모든 나라 관세라인 중 가장 높은 종가세율.
NOMENCODE	사용된 HS 개정판 (H0 = HS 1988/92, H1 = HS 1996, H2 = HS 2002, H3 = HS 2007, H4 = HS 2012).
EXCLUDEDFROM	해당 제품에 대해 특혜 관세 적용에서 제외된 나라의 나라 코드.

예 1: 한국 2000년 관세 데이터#

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/data/DF_WITS_Tariff_TRAINS/"

# 요청 파라미터 설정(한국-전세계-전제품-2000년)
params = {
    "freq": "A",
    "reporter": "410",
    "partner": "000",
    "product": "",
    "datatype": "reported",
    "start_year": "2000",
    "end_year": "2000",
    "detail": "Full"
}

# API 요청 URL 생성
url = (
    f"{base_url}"
    f"{params['freq']}."
    f"{params['reporter']}."
    f"{params['partner']}."
    f"{params['product']}."
    f"{params['datatype']}"
    f"/?startperiod={params['start_year']}"
    f"&endperiod={params['end_year']}"
    f"&detail={params['detail']}"
)
    
# API 요청
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()  # 오류 발생 시 예외 처리

# XML 파싱
root = ET.fromstring(response.content)
namespace = "{http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/generic}"

# 데이터 추출
data = []
for series in root.findall(f".//{namespace}Series"):
    series_key = {dim.get("id"): dim.get("value") for dim in series.findall(f".//{namespace}SeriesKey/{namespace}Value")}
    for obs in series.findall(f".//{namespace}Obs"):
        obs_time = obs.find(f"{namespace}ObsDimension").get("value")
        obs_value = obs.find(f"{namespace}ObsValue").get("value")
        attributes = {attr.get("id"): attr.get("value") for attr in obs.findall(f".//{namespace}Attributes/{namespace}Value")}
        data.append({**series_key, "Time": obs_time, "Value": obs_value, **attributes})

# 데이터프레임 변환
df_tariff = pd.DataFrame(data)
df_tariff

	FREQ	DATATYPE	PRODUCTCODE	PARTNER	REPORTER	Time	Value	TARIFFTYPE	OBS_VALUE_MEASURE	TOTALNOOFLINES	NBR_PREF_LINES	NBR_MFN_LINES	NBR_NA_LINES	SUM_OF_RATES	MIN_RATE	MAX_RATE	NOMENCODE
0	A	Reported	010111	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
1	A	Reported	010119	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	16	8	8	H1
2	A	Reported	010120	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
3	A	Reported	010210	000	410	2000	93.0999984741211	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	279.299987792969	93.0999984741211	93.0999984741211	H1
4	A	Reported	010290	000	410	2000	27.8666667938232	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	83.5999984741211	0	41.7999992370605	H1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5108	A	Reported	970200	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H1
5109	A	Reported	970300	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	0	0	0	H1
5110	A	Reported	970400	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	0	0	0	H1
5111	A	Reported	970500	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H1
5112	A	Reported	970600	000	410	2000	0	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	0	0	0	H1

5113 rows × 17 columns

예 2: 한국 2000-23년 관세 데이터#

한국의 Tariff Data를 2000년부터 2023년까지 각 연도별로 요청 실행해서 하나의 데이터프레임으로 합치기.

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# 요청 파라미터 설정
params = {
    "freq": "A",
    "reporter": "410",
    "partner": "000",
    "product": "",
    "datatype": "reported",
    "detail": "Full"
}

# 요청 URL 생성
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/data/DF_WITS_Tariff_TRAINS/"

df_list = []

# 2000년부터 2023년까지 연도별 요청 실행
for year in range(2000, 2024):
    url = (
        f"{base_url}"
        f".{params['reporter']}"
        f".{params['partner']}"
        f".{params['product']}"
        f".{params['datatype']}"
        f"/?startperiod={year}"
        f"&endperiod={year}"
    )
    
    response = requests.get(url)
    
    if response.status_code == 200:
        root = ET.fromstring(response.content)
        namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/generic"}
        data = []
        for series in root.findall(".//ns:Series", namespace):
            series_key = {dim.get("id"): dim.get("value") for dim in series.findall(".//ns:SeriesKey/ns:Value", namespace)}
            for obs in series.findall(".//ns:Obs", namespace):
                obs_time = obs.find(".//ns:ObsDimension", namespace)
                obs_value = obs.find(".//ns:ObsValue", namespace)
                attributes = {attr.get("id"): attr.get("value") for attr in obs.findall(".//ns:Attributes/ns:Value", namespace)}
                if obs_time is not None and obs_value is not None:
                    data.append({**series_key, "Time": obs_time.get("value"), "Value": obs_value.get("value"), **attributes})
        
        df_list.append(pd.DataFrame(data))
    else:
        print(f"오류 발생: {response.status_code} - {year}년도 데이터 요청 실패")

# 모든 데이터를 하나의 데이터프레임으로 합치기
df_tariff = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
df_tariff

	FREQ	DATATYPE	PRODUCTCODE	PARTNER	REPORTER	Time	Value	TARIFFTYPE	OBS_VALUE_MEASURE	TOTALNOOFLINES	NBR_PREF_LINES	NBR_MFN_LINES	NBR_NA_LINES	SUM_OF_RATES	MIN_RATE	MAX_RATE	NOMENCODE
0	A	Reported	010111	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
1	A	Reported	010119	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	2	0	2	0	16	8	8	H1
2	A	Reported	010120	000	410	2000	8	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	8	8	8	H1
3	A	Reported	010210	000	410	2000	93.0999984741211	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	279.299987792969	93.0999984741211	93.0999984741211	H1
4	A	Reported	010290	000	410	2000	27.8666667938232	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	83.5999984741211	0	41.7999992370605	H1
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
125791	A	Reported	970529	000	410	2023	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H6
125792	A	Reported	970531	000	410	2023	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H6
125793	A	Reported	970539	000	410	2023	0	MFN	SimpleAverage	1	0	1	0	0	0	0	H6
125794	A	Reported	970610	000	410	2023	0	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	0	0	0	H6
125795	A	Reported	970690	000	410	2023	0	MFN	SimpleAverage	3	0	3	0	0	0	0	H6

125796 rows × 17 columns

5. 무역 통계 데이터 추출#

[SDMX 쿼리 요청 방식] 이 API는 교역 및 비교역 관세품목의 관세 데이터를 조회한다. 다양한 옵션을 제공하여 관세율을 검색할 수 있으며, 나라-기간-교역상대국 전체 관세율 또는 나라-교역상대국-제품별 관세율을 특정 기간에 대해 요청할 수 있다.

파라미터 및 Indicator & Product 코드#

파라미터	설명
Freq	빈도(frequency)의 가능한 값은 “A”이다.
Reporter	“All” 또는 Reporter 및 Partner 메타데이터의 ISO3 국가 코드 리스트를 값으로 가질 수 있다.
Product	“All” 또는 Product 메타데이터의 제품 그룹 코드 리스트를 값으로 가질 수 있다.
Partner	“All” 또는 데이터 가용성 메타데이터의 파트너 코드 리스트를 값으로 가질 수 있다.
Year	“All” 또는 데이터 가용성 메타데이터의 값 리스트를 가질 수 있다.
Indicator	“All” 또는 Indicator 메타데이터의 Indicator 코드 리스트를 값으로 가질 수 있다.
StartPeriod	연도 파라미터로 1988년 이후의 값을 가질 수 있다. 지정하지 않으면 사용 가능한 연도의 데이터를 반환한다.
EndPeriod	연도 파라미터로 1988년 이후의 값을 가질 수 있다. 지정하지 않으면 시작 연도부터 최신 연도까지의 데이터를 반환한다.
Detail	선택적 파라미터로, 반환될 정보의 양을 지정한다. 아래 값 중 하나를 가질 수 있다. - Full: 모든 데이터 및 문서, 주석 포함 (기본값) - DataOnly: 속성 및 그룹이 제외된다. - SeriesKeysOnly: 시리즈 키를 구성하는 시리즈 요소 및 차원만 포함된다. - NoData: 속성 및 주석을 포함한 그룹 및 시리즈를 반환하지만 관측값은 제외된다.

Indicator	영어	설명
CNTRY-GRWTH	Country Growth By Country Product to World	국가별 특정 상품의 수입 성장률 (%)
MPRT-PRDCT-SHR	Import Product Share By Country Product from World	국가별 특정 상품의 세계 수입 점유율 (%)
MPRT-TRD-VL	Imports By Country Product from World	국가별 특정 상품의 총 수입액 (천 달러)
RCA	Revealed Comparative Advantage By Country Product to World	국가별 특정 상품의 비교우위 지수 (RCA)
WRLD-GRWTH	World Growth By Country Product to World	특정 상품의 세계 무역 성장률 (%)
XPRT-PRDCT-SHR	Export Product Share By Country Product to World	국가별 특정 상품의 세계 수출 점유율 (%)
XPRT-TRD-VL	Exports By Country Product to World	국가별 특정 상품의 총 수출액 (천 달러)
MPRT-PRTNR-SHR	Import Partner Share By Country	국가별 특정 상품의 주요 수입 파트너 점유율 (%)
MPRT-SHR-TTL-PRDCT	Import Share of Total Products By Country	국가별 총 상품 대비 특정 상품의 수입 점유율 (%)
NMBR-MPRT-HS6-PRDCT	Number of Imported HS6 Products	HS 6자리 기준 국가별 수입 제품 개수
NMBR-XPRT-HS6-PRDCT	Number of Exported HS6 Products	HS 6자리 기준 국가별 수출 제품 개수
XPRT-PRTNR-SHR	Export Partner Share By Country	국가별 특정 상품의 주요 수출 파트너 점유율 (%)
XPRT-SHR-TTL-PRDCT	Export Share of Total Products By Country	국가별 총 상품 대비 특정 상품의 수출 점유율 (%)
AHS-AVE-TRFF-LN-SHR	AHS AVE Tariff Lines Share By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 평균 관세율이 적용된 품목 비율 (%)
AHS-DTBL-MPRT	AHS Dutiable Imports By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 과세 대상 수입액 (천 달러)
AHS-DTBL-TRFF-LNS-SHR	AHS Dutiable Tariff Lines Share By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 과세 대상 품목 비율 (%)
AHS-DTY-FR-MPRTs	AHS Duty Free Imports By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 무관세 수입액 (천 달러)
AHS-DTY-FR-TRFF-LNS-SHR	AHS Duty Free Tariff Lines Share By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 무관세 품목 비율 (%)
AHS-MNMM-RATE	AHS Minimum Rate By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 최저 관세율 (%)
AHS-MXMM-RT	AHS Maximum Rate By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 최고 관세율 (%)
AHS-SMPL-AVRG	AHS Simple Average By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 단순 평균 관세율 (%)
AHS-SPCFC-DTY-MPRT	AHS Specific Duty Imports By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 특정 관세 부과 수입액 (천 달러)
AHS-SPCFC-TRFF-LNS-SHR	AHS Specific Tariff Lines Share By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 특정 관세 적용 품목 비율 (%)
AHS-TTL-TRFF-LNS	AHS Total Tariff Lines By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 총 관세 적용 품목 개수
AHS-WGHTD-AVRG	AHS Weighted Average By Country Product	AHS 기준 특정 상품의 가중 평균 관세율 (%)
MFN-AVE-TRFF-LNS-SHR	MFN AVE Tariff Lines Share By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 평균 관세율이 적용된 품목 비율 (%)
MFN-DTBL-MPRT	MFN Dutiable Imports By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 과세 대상 수입액 (천 달러)
MFN-DTBL-TRFF-LNS-SHR	MFN Dutiable Tariff Lines Share By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 과세 대상 품목 비율 (%)
MFN-DTY-FR-MPRTs	MFN Duty Free Imports By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 무관세 수입액 (천 달러)
MFN-DTY-FR-TRFF-LNS-SHR	MFN Duty Free Tariff Lines Share By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 무관세 품목 비율 (%)
MFN-MNMN-RT	MFN Minimum Rate By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 최저 관세율 (%)
MFN-MXMM-RT	MFN Maximum Rate By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 최고 관세율 (%)
MFN-SMPL-AVRG	MFN Simple Average By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 단순 평균 관세율 (%)
MFN-SPCFC-DTY-MPRT	MFN Specific Duty Imports By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 특정 관세 부과 수입액 (천 달러)
MFN-SPCFC-TRFF-LNS-SHR	MFN Specific Tariff Lines Share By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 특정 관세 적용 품목 비율 (%)
MFN-TTL-TRFF-LNS	MFN Total Tariff Lines By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 총 관세 적용 품목 개수
MFN-WGHTD-AVRG	MFN Weighted Average By Country Product	MFN 기준 특정 상품의 가중 평균 관세율 (%)
TRF-NMBR-AGGRMNT	Number of Tariff Agreements	특정 상품의 관세 협정 개수

주 1) 연도 범위: 1988-2022.
주 2) AHS (Applied Harmonized System) 기준: FTA 등 특혜 관세율이 반영된 실행 관세율, MFN (Most Favored Nation) 기준: WTO 회원국 모두에게 동일하게 적용되는 기본 관세율.

Product 코드	설명
01-05_Animal	동물 및 동물성 제품
06-15_Vegetable	식물성 제품 (채소, 과일, 곡물 등)
16-24_FoodProd	식품 가공품 (음료, 조제식품 등)
25-26_Minerals	광물성 제품 (광석, 천연가스 등)
27-27_Fuels	연료 (석유, 석탄, 천연가스 등)
28-38_Chemicals	화학 제품 (유기화학품, 의약품, 비료 등)
39-40_PlastiRub	플라스틱 및 고무 제품
41-43_HidesSkin	가죽 및 가죽 제품 (모피 포함)
44-49_Wood	목재 및 목재 제품 (펄프, 종이 등 포함)
50-63_TextCloth	섬유 및 의류 제품
64-67_Footwear	신발 및 관련 제품
68-71_StoneGlas	석재, 유리 및 유사 제품 (귀금속 포함)
72-83_Metals	금속 및 금속 제품 (철강, 비철금속 등)
84-85_MachElec	기계 및 전자제품 (컴퓨터, 가전제품 포함)
86-89_Transport	운송 장비 (자동차, 선박, 항공기 등)
90-99_Miscellan	기타 제조품 (정밀 기기, 악기, 가구 등)
999999	총합 (전체 상품)
AgrRaw	농산 원자재 (가공되지 않은 농산물)
Chemical	화학 제품 (약품, 염료, 화학물질 등)
Food	식품 및 음료
Fuels	연료 및 에너지 자원
manuf	제조업 제품 (가공된 상품 전체)
OresMtls	광석 및 금속 (비철금속 포함)
Textiles	섬유 및 직물 제품
Total	전체 상품 총합
Transp	운송 장비 (자동차, 철도, 항공, 해운 등)
UNCTAD-SoP1	UNCTAD 분류: 1단계 원자재 (Raw materials)
UNCTAD-SoP2	UNCTAD 분류: 2단계 중간재 (Intermediate goods)
UNCTAD-SoP3	UNCTAD 분류: 3단계 소비재 (Consumer goods)
UNCTAD-SoP4	UNCTAD 분류: 4단계 자본재 (Capital goods)

예 1: 한국 Trade#

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/data/"

# 요청 파라미터 설정
params = {
    "dataset": "df_wits_tradestats_trade",  # df_wits_tradestats_tariff, df_wits_tradestats_development 가능
    "freq": "A",
    "reporter": "KOR",
    "partner": "WLD",
    "product": "",
    "indicator": "",
    "detail": "Full"
}

# 연도 범위 설정
start_year = 2000
end_year = 2022

# 연도별 데이터 수집
all_data = []

for year in range(start_year, end_year + 1):
    # 요청 URL 생성
    url = (
        f"{base_url}{params['dataset']}/"
        f"{params['freq']}."
        f"{params['reporter']}."
        f"{params['partner']}."
        f"{params['product']}."
        f"{params['indicator']}/"
        f"?startperiod={year}"
        f"&endperiod={year}"
        f"&detail={params['detail']}"
    )

    # API 요청
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Error fetching data for year {year}: {response.status_code}")
        continue

    # XML 파싱
    root = ET.fromstring(response.content)
    namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/generic"}

    # 데이터 추출
    for series in root.findall(".//ns:Series", namespace):
        series_key = {dim.get("id"): dim.get("value") for dim in series.findall(".//ns:SeriesKey/ns:Value", namespace)}
        for obs in series.findall(".//ns:Obs", namespace):
            obs_time = obs.find(".//ns:ObsDimension", namespace)
            obs_value = obs.find(".//ns:ObsValue", namespace)
            attributes = {attr.get("id"): attr.get("value") for attr in obs.findall(".//ns:Attributes/ns:Value", namespace)}
            if obs_time is not None and obs_value is not None:
                all_data.append({**series_key, "Time": obs_time.get("value"), "Value": obs_value.get("value"), **attributes})

# 데이터프레임 변환
df_trade = pd.DataFrame(all_data)

# 결과 출력
df_trade

Error fetching data for year 2000: 403
Error fetching data for year 2001: 403
Error fetching data for year 2002: 403

Error fetching data for year 2003: 403
Error fetching data for year 2004: 403
Error fetching data for year 2005: 403

Error fetching data for year 2006: 403
Error fetching data for year 2007: 403
Error fetching data for year 2008: 403

Error fetching data for year 2009: 403
Error fetching data for year 2010: 403

Error fetching data for year 2011: 403
Error fetching data for year 2012: 403
Error fetching data for year 2013: 403

Error fetching data for year 2014: 403
Error fetching data for year 2015: 403

Error fetching data for year 2016: 403
Error fetching data for year 2017: 403

Error fetching data for year 2018: 403
Error fetching data for year 2019: 403
Error fetching data for year 2020: 403

Error fetching data for year 2021: 403
Error fetching data for year 2022: 403

CNTRY-GRWTH (수입 성장률, %)

# 필터링 조건 설정
filtered_df = df_trade[
    (df_trade["PRODUCTCODE"] == "Total") &
    (df_trade["INDICATOR"] == "CNTRY-GRWTH")
]

# 결과 출력
filtered_df

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Cell In[26], line 3
      1 # 필터링 조건 설정
      2 filtered_df = df_trade[
----> 3     (df_trade["PRODUCTCODE"] == "Total") &
      4     (df_trade["INDICATOR"] == "CNTRY-GRWTH")
      5 ]
      7 # 결과 출력
      8 filtered_df

File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4102, in DataFrame.__getitem__(self, key)
   4100 if self.columns.nlevels > 1:
   4101     return self._getitem_multilevel(key)
-> 4102 indexer = self.columns.get_loc(key)
   4103 if is_integer(indexer):
   4104     indexer = [indexer]

File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py:417, in RangeIndex.get_loc(self, key)
    415         raise KeyError(key) from err
    416 if isinstance(key, Hashable):
--> 417     raise KeyError(key)
    418 self._check_indexing_error(key)
    419 raise KeyError(key)

KeyError: 'PRODUCTCODE'

filtered_df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 23 entries, 167 to 4765
Data columns (total 8 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype 
---  ------       --------------  ----- 
 0   FREQ         23 non-null     object
 1   REPORTER     23 non-null     object
 2   PARTNER      23 non-null     object
 3   PRODUCTCODE  23 non-null     object
 4   INDICATOR    23 non-null     object
 5   Time         23 non-null     object
 6   Value        23 non-null     object
 7   DATASOURCE   23 non-null     object
dtypes: object(8)
memory usage: 1.6+ KB

filtered_df = filtered_df.copy()
filtered_df["Time"] = filtered_df["Time"].astype(int)
filtered_df["Value"] = filtered_df["Value"].astype(float)

import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프 설정
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(filtered_df["Time"], filtered_df["Value"], marker="o", linestyle="-", color="b")

# 그래프 제목 및 레이블 설정
plt.title("Total Import Growth")
plt.xlabel("Time (Year)")
plt.ylabel("Value (%)")
plt.grid(True)
plt.show()

../_images/cad7938fdeb9172e1c3d81c6aa22af575a7e39ba8fb016a9e87412168df1a80f.png

예 2: 한국 Tariff#

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd

# API 기본 URL
base_url = "https://wits.worldbank.org/API/V1/SDMX/V21/rest/data/"

# 요청 파라미터 설정
params = {
    "dataset": "df_wits_tradestats_tariff",  # df_wits_tradestats_trade, df_wits_tradestats_development 가능
    "freq": "A",
    "reporter": "KOR",
    "partner": "WLD",
    "product": "",
    "indicator": "",
    "detail": "Full"
}

# 연도 범위 설정
start_year = 2000
end_year = 2022

# 연도별 데이터 수집
all_data = []

for year in range(start_year, end_year + 1):
    # 요청 URL 생성
    url = (
        f"{base_url}{params['dataset']}/"
        f"{params['freq']}."
        f"{params['reporter']}."
        f"{params['partner']}."
        f"{params['product']}."
        f"{params['indicator']}/"
        f"?startperiod={year}"
        f"&endperiod={year}"
        f"&detail={params['detail']}"
    )

    # API 요청
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Error fetching data for year {year}: {response.status_code}")
        continue

    # XML 파싱
    root = ET.fromstring(response.content)
    namespace = {"ns": "http://www.sdmx.org/resources/sdmxml/schemas/v2_1/data/generic"}

    # 데이터 추출
    for series in root.findall(".//ns:Series", namespace):
        series_key = {dim.get("id"): dim.get("value") for dim in series.findall(".//ns:SeriesKey/ns:Value", namespace)}
        for obs in series.findall(".//ns:Obs", namespace):
            obs_time = obs.find(".//ns:ObsDimension", namespace)
            obs_value = obs.find(".//ns:ObsValue", namespace)
            attributes = {attr.get("id"): attr.get("value") for attr in obs.findall(".//ns:Attributes/ns:Value", namespace)}
            if obs_time is not None and obs_value is not None:
                all_data.append({**series_key, "Time": obs_time.get("value"), "Value": obs_value.get("value"), **attributes})

# 데이터프레임 변환
df_tariff = pd.DataFrame(all_data)

# 결과 출력
df_tariff

Error fetching data for year 2019: 404

	FREQ	REPORTER	PARTNER	PRODUCTCODE	INDICATOR	Time	Value	DATASOURCE
0	A	KOR	WLD	01-05_Animal	AHS-AVE-TRFF-LN-SHR	2000	0.231850456455586	WITS-TRN
1	A	KOR	WLD	01-05_Animal	AHS-DTBL-MPRT	2000	2634922.208	WITS-TRN
2	A	KOR	WLD	01-05_Animal	AHS-DTBL-TRFF-LNS-SHR	2000	99.3044486306332	WITS-TRN
3	A	KOR	WLD	01-05_Animal	AHS-DTY-FR-MPRTs	2000	1340.749	WITS-TRN
4	A	KOR	WLD	01-05_Animal	AHS-DTY-FR-TRFF-LNS-SHR	2000	0.463700912911172	WITS-TRN
...	...	...	...	...	...	...	...	...
15329	A	KOR	WLD	UNCTAD-SoP4	MFN-SMPL-AVRG	2022	5.16601980079455	WITS-TRN
15330	A	KOR	WLD	UNCTAD-SoP4	MFN-SPCFC-DTY-MPRT	2022	0	WITS-TRN
15331	A	KOR	WLD	UNCTAD-SoP4	MFN-SPCFC-TRFF-LNS-SHR	2022	0	WITS-TRN
15332	A	KOR	WLD	UNCTAD-SoP4	MFN-TTL-TRFF-LNS	2022	2079	WITS-TRN
15333	A	KOR	WLD	UNCTAD-SoP4	MFN-WGHTD-AVRG	2022	1.99900122655128	WITS-TRN

15334 rows × 8 columns

df_tariff["PRODUCTCODE"].unique()

array(['01-05_Animal', '06-15_Vegetable', '16-24_FoodProd',
       '25-26_Minerals', '27-27_Fuels', '28-38_Chemicals',
       '39-40_PlastiRub', '41-43_HidesSkin', '44-49_Wood',
       '50-63_TextCloth', '64-67_Footwear', '68-71_StoneGlas',
       '72-83_Metals', '84-85_MachElec', '86-89_Transport',
       '90-99_Miscellan', '999999', 'AgrRaw', 'Chemical', 'Food', 'Fuels',
       'manuf', 'OresMtls', 'Textiles', 'Total', 'Transp', 'UNCTAD-SoP1',
       'UNCTAD-SoP2', 'UNCTAD-SoP3', 'UNCTAD-SoP4'], dtype=object)

df_tariff["INDICATOR"].unique()

array(['AHS-AVE-TRFF-LN-SHR', 'AHS-DTBL-MPRT', 'AHS-DTBL-TRFF-LNS-SHR',
       'AHS-DTY-FR-MPRTs', 'AHS-DTY-FR-TRFF-LNS-SHR', 'AHS-MNMM-RATE',
       'AHS-MXMM-RT', 'AHS-SMPL-AVRG', 'AHS-SPCFC-DTY-MPRT',
       'AHS-SPCFC-TRFF-LNS-SHR', 'AHS-TTL-TRFF-LNS', 'AHS-WGHTD-AVRG',
       'MFN-AVE-TRFF-LNS-SHR', 'MFN-DTBL-MPRT', 'MFN-DTBL-TRFF-LNS-SHR',
       'MFN-DTY-FR-MPRTs', 'MFN-DTY-FR-TRFF-LNS-SHR', 'MFN-MNMN-RT',
       'MFN-MXMM-RT', 'MFN-SMPL-AVRG', 'MFN-SPCFC-DTY-MPRT',
       'MFN-SPCFC-TRFF-LNS-SHR', 'MFN-TTL-TRFF-LNS', 'MFN-WGHTD-AVRG',
       'TRF-NMBR-AGGRMNT'], dtype=object)

# 필터링 조건 설정
filtered_df = df_tariff[
    (df_tariff["PRODUCTCODE"] == "manuf") &
    (df_tariff["INDICATOR"] == "AHS-SMPL-AVRG")
]

# 결과 출력
filtered_df

	FREQ	REPORTER	PARTNER	PRODUCTCODE	INDICATOR	Time	Value	DATASOURCE
488	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2000	8.04871188694919	WITS-TRN
1185	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2001	8.0006037781408	WITS-TRN
1882	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2002	7.84739834719468	WITS-TRN
2579	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2003	7.65289036537507	WITS-TRN
3276	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2004	7.28273166404962	WITS-TRN
3973	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2005	7.2546772188867	WITS-TRN
4670	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2006	7.3272158998234	WITS-TRN
5367	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2007	6.60067248716548	WITS-TRN
6064	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2008	7.43864307649827	WITS-TRN
6761	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2009	7.39792922732952	WITS-TRN
7458	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2010	7.44400933420184	WITS-TRN
8155	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2011	7.53737100851283	WITS-TRN
8852	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2012	7.34146807573551	WITS-TRN
9549	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2013	7.28984087439499	WITS-TRN
10246	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2014	3.0961743198454	WITS-TRN
10943	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2015	2.72273981815983	WITS-TRN
11640	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2016	7.41404104957459	WITS-TRN
12337	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2017	2.43526584179808	WITS-TRN
13034	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2018	2.39168680965287	WITS-TRN
13731	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2020	2.41182030619991	WITS-TRN
14428	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2021	2.19497521200193	WITS-TRN
15125	A	KOR	WLD	manuf	AHS-SMPL-AVRG	2022	2.50681547367862	WITS-TRN

filtered_df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 22 entries, 488 to 15125
Data columns (total 8 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype 
---  ------       --------------  ----- 
 0   FREQ         22 non-null     object
 1   REPORTER     22 non-null     object
 2   PARTNER      22 non-null     object
 3   PRODUCTCODE  22 non-null     object
 4   INDICATOR    22 non-null     object
 5   Time         22 non-null     object
 6   Value        22 non-null     object
 7   DATASOURCE   22 non-null     object
dtypes: object(8)
memory usage: 1.5+ KB

filtered_df = filtered_df.copy()
filtered_df["Time"] = filtered_df["Time"].astype(int)
filtered_df["Value"] = filtered_df["Value"].astype(float)

import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프 설정
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(filtered_df["Time"], filtered_df["Value"], marker="o", linestyle="-", color="b")

# 그래프 제목 및 레이블 설정
plt.title("AHS Simple Average for Manufacture Products (%)")
plt.xlabel("Time (Year)")
plt.ylabel("Value (%)")
plt.grid(True)
plt.show()

../_images/1655f55775b25166074b3dda624b1ffa9100621cb53eea194bf0e3b95c8b569f.png

3장 세계은행 WITS API 추출

Contents

3장 세계은행 WITS API 추출#

1. 개요#

2. TRAINS 데이터 API 추출#

2.1 내용#

2.2 URL 기반 구조 요청#

ChatGPT 이용 API 호출 코드 작성법#

Reporter and Partner#

Nomenclature#

Product#

Data Availability#

Tariff Data#

2.3 SDMX 쿼리 요청#

Data Flow#

Code List#

Data Structure Definition (DSD)#

Tariff Data#

3. TRADE Stats 데이터 API 추출#

3.1 내용#

3.2 URL 기반 구조 요청#

Reporter and Partner#

Nomenclature#

Product#

Indicator#

Data Availability#

Trade Stats 데이터#

3.3 SDMX 쿼리 요청#

Data Flow#

Code List#

Data Structure Definition (DSD)#

Trade Stats 데이터#

4. 관세 데이터 추출#

파라미터 및 반환 항목#

예 1: 한국 2000년 관세 데이터#

예 2: 한국 2000-23년 관세 데이터#

5. 무역 통계 데이터 추출#

파라미터 및 Indicator & Product 코드#

예 1: 한국 Trade#

예 2: 한국 Tariff#