pymrio 0.4.0

它是什么

pymrio是一个开源工具，用于分析全球环境扩展的多区域投入产出表（ee mrio）。 pymrio旨在为全局ee-mrio数据库提供一个高级抽象层，以简化常见的ee-mrio数据任务。 pymrio为可用的ee-mrio数据库（如EXIOBASE、WIOD和EORA26）提供了自动下载功能和解析器。 它自动检查解析的ee mrio是否缺少计算标准ee mrio帐户所需的数据（例如足迹、地域、贸易中包含的影响），并计算所有缺少的表。 不同的数据报告和可视化方法有助于通过比较各国的不同账户来探索数据集。

其他功能包括：

• 确定特定影响发生地点的分析方法
• 修改地区/行业分类
• 重组扩展
• 导出为各种格式
• 可视化程序和
• 自动生成报告

从何处获取

完整的源代码可以在github上找到，地址是：https://github.com/konstantinstadler/pymrio

pymrio在pypi和anaconda云中注册。安装方法：

pip install pymrio --upgrade

或

conda install -c konstantinstadler pymrio

快速启动

包中包含一个小的测试mrio。

要使用它，请调用

importpymriotest_mrio=pymrio.load_test()

测试mrio由六个区域和八个扇区组成：

print(test_mrio.get_sectors())print(test_mrio.get_regions())

测试mrio包括表流表和一些附属帐户。 显示这些：

test_mrio.Ztest_mrio.emissions.F

但是，缺少计算足迹所需的一些表格（如test_mrio.a或test_mrio.emissions.s）。pymrio自动识别缺少哪些表并计算它们：

test_mrio.calc_all()

现在，所有账目都计算出来了，包括贸易中的足迹和排放量：

test_mrio.Atest_mrio.emissions.D_fptest_mrio.emissions.D_exp

要可视化帐户：

importmatplotlibasplttest_mrio.emissions.plot_account('emission_type1')plt.show()

使用

test_mrio.save_all('some/folder')

有关更多示例，请参见documentation和tutorials。

教程

documentation包含有关如何使用pymrio来自动downloading和parsingee mriosEXIOBASE、WIOD、OECD和EORA26以及tutorials来处理、聚合和分析这些数据库的信息。

贡献

想做贡献吗？伟大的！ 如果您想帮助改进pymrio，请检查CONTRIBUTING.rst。

沟通、问题、缺陷和增强功能

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