贸易结合度指数的python代码

贸易结合度指数（Trade Linkage Index，TLI）是用来衡量一国经济对国际贸易的依赖程度的指标，通常用来分析全球供应链中的风险。在Python中，计算贸易结合度指数可能涉及到数据处理、统计分析和可视化等步骤。以下是一个简化版的示例代码，假设你已经有了包含国家出口数据的Pandas DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设df是一个包含两个列'Total_Exports'（总出口额）和'Country'（国家名）的数据框
def calculate_trade_linkage_index(df):
    # 步骤1: 数据预处理
    df['Log_Exports'] = np.log(df['Total_Exports'])  # 对出口额取对数，为了进行指数运算
    df['Dependency'] = df.groupby('Country')['Log_Exports'].transform('mean') - df['Log_Exports']  # 计算对每个国家的依赖度

    # 步骤2: 计算结合度
    TLI = df.groupby('Country')['Dependency'].sum() / df.groupby('Country').size()  # 求每国依赖度总和除以出口国数量，得到TLI

    return TLI

# 示例数据
# df = pd.DataFrame({'Total_Exports': [100, 200, 300, 150, 250], 'Country': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']})
# trade_linkage_index = calculate_trade_linkage_index(df)

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要从数据库或API获取实时数据，以及进行更复杂的分析，如时间序列分析、加入其他相关变量等。如果你需要了解如何处理具体的数据源或使用特定库（如pandas-profiling、Haversine距离等），请告诉我，我会给出更详细的指导。