indicateur Économique des pays

<py-script>
import requests
import pandas as pd
import json

# Fonction pour fetcher les données d'un indicateur pour tous les pays (dernière valeur disponible)
def fetch_indicator_data(indicator_code):
    base_url = f"https://api.worldbank.org/v2/country/all/indicator/{indicator_code}"
    params = {
        'format': 'json',
        'mrv': 1,  # Most recent value
        'per_page': 500  # Pour obtenir tous les pays en une seule page
    }
    response = requests.get(base_url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        if len(data) > 1:
            return data[1]  # Les données sont dans l'index 1 du JSON
    return []

# Indicateurs économiques clés
indicators = {
    'GDP': 'NY.GDP.MKTP.CD',  # GDP in current US dollars
    'Inflation': 'FP.CPI.TOTL.ZG',  # Inflation, consumer prices (annual %)
    'Unemployment': 'SL.UEM.TOTL.ZS'  # Unemployment, total (% of total labor force)
}

# Récupérer les données pour chaque indicateur
data_dict = {}
for name, code in indicators.items():
    print(f"Récupération des données pour {name}...")
    raw_data = fetch_indicator_data(code)
    for entry in raw_data:
        country_id = entry['country']['id']
        country_name = entry['country']['value']
        year = entry['date']
        value = entry['value']
        if country_id not in data_dict:
            data_dict[country_id] = {'Country': country_name}
        data_dict[country_id][f"{name} ({year})"] = value

# Convertir en DataFrame pour une présentation tabulaire
df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict, orient='index')
df = df.sort_values(by='Country')

# Afficher les résultats (ou sauvegarder en CSV)
print(df.to_string())

# Optionnel: Sauvegarder en fichier CSV
df.to_csv('economic_data_by_country.csv', index=False)
print("\nDonnées sauvegardées dans 'economic_data_by_country.csv'")
<py-script>