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EuroZone Gas Imports and Exports

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Justin Napolitano


Table of Contents



EuroZone Gas Imports and Exports

Import and Procedural Functions

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from geopy.distance import distance
import re 
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.core.display import HTML
#import IPython.core.display as display
def hugo_safe_render(styler):
    """ Removes spacing from HTML output of df.style to prevent rendering issues in Hugo. """

    raw_html = styler.to_html()
    clean_html = ' '.join(raw_html.split())
    
    return HTML(clean_html)
    
def magnify():
    return [dict(selector="th",
                 props=[("font-size", "4pt")]),
            dict(selector="td",
                 props=[('padding', "0em 0em")]),
            dict(selector="th:hover",
                 props=[("font-size", "12pt")]),
            dict(selector="tr:hover td:hover",
                 props=[('max-width', '200px'),
                        ('font-size', '12pt')])
]

Query Strategy

Imports

TO many to list… I’ll ad them as I go below

Glossary

Units

Data should be reported in Terajoules (TJ) on the basis of Gross calorific values (GCV) and in million cubic metres (at 15oC and 760 mm Hg, i.e. Standard Conditions)

Source

https://ec.europa.eu/eurostat/documents/38154/10015688/Gas-Instructions-2018.pdf/2c78ed79-88fe-47ce-91f6-6069081755fb

Data

Converting all tsv to csv documents

Building tsv file list

import glob
 
# assign directory
directory = '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng'
 

tsv_list = [x for x in glob.iglob(f'{directory}/*.tsv')]

print(tsv_list)
['/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/imports_montth.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_imports.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_exports.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/supply_transformation_consumption.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/non_house_consumption.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_stocks.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/gas_prices.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/house_hold_consumption.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/exports_month.tsv', '/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/transport_costs.tsv']

Converting to CSV

The columns of this data are ugly. Some are in csv format and others are in tab.

I’ll convert the entire document to csv to simplify our work.

for tsv_file in tsv_list:
  filepath = tsv_file
  outfile = filepath.replace('tsv','csv')
    
  # reading given tsv file 
  with open(filepath, 'r') as myfile:   
    with open(outfile, 'w') as csv_file: 
      for line in myfile: 
          
        # Replace every tab with comma 
        fileContent = re.sub("\t", ",", line) 
          
        # Writing into csv file 
        csv_file.write(fileContent) 
    
  # output 
  print(outfile)
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/imports_montth.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_imports.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_exports.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/supply_transformation_consumption.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/non_house_consumption.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_stocks.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/gas_prices.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/house_hold_consumption.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/exports_month.csv
/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/transport_costs.csv

Natural Gas Imports Data

## Importing our DataFrames

filepath = "/Users/jnapolitano/Projects/data/EuropeanEnergyData/ng/ng_imports.csv"


## Reading the CSV Columns

ng_imports_df = pd.read_csv(filepath, skipinitialspace=True, low_memory=False)

# Repacing NA's
ng_imports_df = ng_imports_df.replace(to_replace=': ', value=0)

#coverting to float
ng_imports_df['1990 '] = ng_imports_df['1990 '].astype(float)
ng_imports_df['1991 '] = ng_imports_df['1991 '].astype(float)
ng_imports_df['1992 '] = ng_imports_df['1992 '].astype(float)
ng_imports_df['1993 '] = ng_imports_df['1993 '].astype(float)
ng_imports_df['1994 '] = ng_imports_df['1994 '].astype(float)
ng_imports_df['1995 '] = ng_imports_df['1995 '].astype(float)
ng_imports_df['1996 '] = ng_imports_df['1996 '].astype(float)
ng_imports_df['1997 '] = ng_imports_df['1997 '].astype(float)
ng_imports_df['1998 '] = ng_imports_df['1998 '].astype(float)
ng_imports_df['1999 '] = ng_imports_df['1999 '].astype(float)
ng_imports_df['2000 '] = ng_imports_df['2000 '].astype(float)
ng_imports_df['2001 '] = ng_imports_df['2001 '].astype(float)
ng_imports_df['2002 '] = ng_imports_df['2002 '].astype(float)
ng_imports_df['2003 '] = ng_imports_df['2003 '].astype(float)
ng_imports_df['2004 '] = ng_imports_df['2004 '].astype(float)
ng_imports_df['2005 '] = ng_imports_df['2005 '].astype(float)
ng_imports_df['2006 '] = ng_imports_df['2006 '].astype(float)
ng_imports_df['2007 '] = ng_imports_df['2007 '].astype(float)
ng_imports_df['2008 '] = ng_imports_df['2008 '].astype(float)
ng_imports_df['2009 '] = ng_imports_df['2009 '].astype(float)
ng_imports_df['2010 '] = ng_imports_df['2010 '].astype(float)
ng_imports_df['2011 '] = ng_imports_df['2011 '].astype(float)
ng_imports_df['2012 '] = ng_imports_df['2012 '].astype(float)
ng_imports_df['2013 '] = ng_imports_df['2013 '].astype(float)
ng_imports_df['2014 '] = ng_imports_df['2014 '].astype(float)
ng_imports_df['2015 '] = ng_imports_df['2015 '].astype(float)
ng_imports_df['2016 '] = ng_imports_df['2016 '].astype(float)
ng_imports_df['2017 '] = ng_imports_df['2017 '].astype(float)
ng_imports_df['2018 '] = ng_imports_df['2018 '].astype(float)
ng_imports_df['2019 '] = ng_imports_df['2019 '].astype(float)
ng_imports_df['2020 '] = ng_imports_df['2020 '].astype(float)

ng_imports_df.keys()

## This data set has spaces at the end of the years... Be aware of this when trying to findd keys
Index(['siec', 'partner', 'unit', 'geo', '2020 ', '2019 ', '2018 ', '2017 ',
       '2016 ', '2015 ', '2014 ', '2013 ', '2012 ', '2011 ', '2010 ', '2009 ',
       '2008 ', '2007 ', '2006 ', '2005 ', '2004 ', '2003 ', '2002 ', '2001 ',
       '2000 ', '1999 ', '1998 ', '1997 ', '1996 ', '1995 ', '1994 ', '1993 ',
       '1992 ', '1991 ', '1990 '],
      dtype='object')

Natural Gas Imports Descriptive Statistics

#ng_imports_df.describe()
ng_imports_df.describe().style.set_caption('Natural Gas Imports Descriptive Statistics').set_sticky(axis=0).set_properties(**{'max-width': '80px', 'font-size': '1pt'}).set_caption("Hover to magnify").format(precision=2).set_table_styles(magnify())
#bigdf.style.set_sticky(axis="index")
#.describe().style
#create table

#bigdf.style
#    .set_properties(**{'max-width': '80px', 'font-size': '1pt'})\
#    .set_caption("Hover to magnify")\
#    .format(precision=2)\
##    .set_table_styles(magnify())

#define figure and axes
#ng_imports_df.style.set_caption("testing")
Hover to magnify
  2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
count 186.00 214.00 214.00 214.00 214.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 216.00 214.00 214.00 210.00 212.00 216.00 210.00 190.00 184.00 184.00
mean 505443.62 680327.81 625565.47 664927.08 601903.44 578938.77 545241.57 580261.62 579467.56 600506.05 617037.20 579539.69 602687.86 575265.00 591694.21 579970.03 538312.30 531543.84 503429.18 461688.84 457853.75 428704.58 397393.47 392080.96 391910.23 349593.58 313671.36 321032.49 363728.54 373190.09 367405.80
std 1657836.34 2161218.16 1987492.24 2120904.58 1920620.95 1840134.68 1713982.28 1846429.39 1826193.38 1877468.74 1921758.28 1797430.70 1881688.17 1791205.07 1851363.45 1808164.61 1683734.66 1615606.94 1529477.28 1421036.75 1406820.22 1321854.91 1221275.83 1190699.85 1202703.31 1082313.46 974303.04 971005.48 1036258.03 1056681.37 1051903.38
min 78.05 105.78 276.62 207.57 85.88 54.00 104.77 111.15 128.87 124.71 145.36 134.69 175.94 185.36 404.00 373.00 407.00 412.00 413.00 412.00 414.00 385.00 334.00 196.00 79.00 16.00 3.00 5.00 4.00 140.00 24.00
25% 7764.27 9640.21 9129.52 9197.33 8621.26 7365.00 7272.25 8467.00 8132.25 8680.50 9614.75 9393.75 9018.50 8127.00 8389.00 7879.75 8003.00 9036.00 7695.48 7692.75 7171.00 6344.25 5477.50 5135.75 5386.00 3794.75 3599.00 4431.25 5417.50 5554.00 5988.00
50% 46318.06 65328.05 52955.87 54742.58 47636.08 49395.50 49183.76 52428.19 51336.05 58969.75 61166.50 51355.38 50953.00 51745.07 57237.24 58600.00 49742.00 44736.50 41884.00 41212.00 37221.50 40329.00 38021.00 39994.00 36922.50 31216.00 24168.50 23623.00 32366.00 32570.00 32025.00
75% 343015.83 412683.64 334725.54 384223.41 363624.28 298194.56 315044.44 351339.00 334940.41 356515.62 381660.00 379559.50 360280.74 325523.87 340488.31 320459.29 307628.26 337236.36 314288.41 292458.60 284450.25 239985.00 213265.50 217155.25 231635.75 212459.25 177651.75 181126.75 204244.50 213240.25 241444.00
max 15313617.17 18629588.29 17200828.62 18238101.84 16624621.79 16021762.79 15018622.30 16173628.75 16152170.36 16666485.04 17071135.47 15733221.07 16227290.44 15332347.28 15630099.87 15061058.00 13931280.00 13258226.00 12445748.00 11508109.00 11277742.01 10492174.00 9634890.00 9420641.00 9378006.00 8381725.00 7600521.00 7500412.00 7641602.00 7664437.00 7627579.00
plt.show()

Replace 0’s with Numpy NAN

ng_imports_df.replace(0, np.nan, inplace=True)

Remove NAN Rows for the dataframe

I remove rows where all of the rows are 0 to reduce the size of the dataframe for analysis.

## There are 30 years of data in the set. If there are 30 columns per row with nan values that row will be dropped.
ng_imports_df.dropna(thresh=30, axis=0, inplace=True)
#df.dropna(thresh=2)
ng_imports_df.describe().style.set_caption('Natural Gas Imports Descriptive Statistics').set_sticky(axis=0).pipe(hugo_safe_render)
Natural Gas Imports Descriptive Statistics
  2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
count 186.000000 214.000000 214.000000 214.000000 214.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 216.000000 214.000000 214.000000 210.000000 212.000000 216.000000 210.000000 190.000000 184.000000 184.000000
mean 505443.620683 680327.813458 625565.470248 664927.079435 601903.439407 578938.769597 545241.571875 580261.615713 579467.563444 600506.052806 617037.202444 579539.692037 602687.856639 575265.001917 591694.205120 579970.028593 538312.302556 531543.844926 503429.181000 461688.839037 457853.749704 428704.583333 397393.467290 392080.962617 391910.233333 349593.584906 313671.356481 321032.490476 363728.536842 373190.092391 367405.798913
std 1657836.337940 2161218.164533 1987492.243005 2120904.582608 1920620.947064 1840134.678879 1713982.279664 1846429.388279 1826193.383019 1877468.740869 1921758.277967 1797430.704093 1881688.165893 1791205.066965 1851363.452138 1808164.608153 1683734.662962 1615606.943729 1529477.284744 1421036.753199 1406820.215929 1321854.907796 1221275.830176 1190699.853132 1202703.310919 1082313.464874 974303.039836 971005.477365 1036258.026171 1056681.374194 1051903.377088
min 78.045000 105.777000 276.625000 207.575000 85.881000 54.000000 104.772000 111.150000 128.871000 124.713000 145.362000 134.694000 175.935000 185.361000 404.000000 373.000000 407.000000 412.000000 413.000000 412.000000 414.000000 385.000000 334.000000 196.000000 79.000000 16.000000 3.000000 5.000000 4.000000 140.000000 24.000000
25% 7764.266750 9640.211500 9129.516500 9197.331500 8621.259500 7365.000000 7272.250000 8467.000000 8132.250000 8680.500000 9614.750000 9393.750000 9018.500000 8127.004000 8389.000000 7879.750000 8003.000000 9036.000000 7695.477750 7692.750000 7171.000000 6344.250000 5477.500000 5135.750000 5386.000000 3794.750000 3599.000000 4431.250000 5417.500000 5554.000000 5988.000000
50% 46318.064500 65328.047000 52955.867000 54742.579000 47636.084000 49395.500000 49183.757000 52428.194000 51336.051000 58969.748000 61166.500000 51355.376000 50953.000000 51745.067500 57237.241000 58600.000000 49742.000000 44736.500000 41884.000000 41212.000000 37221.500000 40329.000000 38021.000000 39994.000000 36922.500000 31216.000000 24168.500000 23623.000000 32366.000000 32570.000000 32025.000000
75% 343015.825000 412683.643750 334725.543500 384223.411000 363624.278750 298194.558000 315044.436000 351339.000000 334940.412000 356515.619750 381660.000000 379559.500000 360280.742000 325523.868750 340488.307250 320459.286500 307628.261000 337236.359750 314288.409250 292458.601000 284450.246250 239985.000000 213265.500000 217155.250000 231635.750000 212459.250000 177651.750000 181126.750000 204244.500000 213240.250000 241444.000000
max 15313617.168000 18629588.287000 17200828.617000 18238101.837000 16624621.786000 16021762.794000 15018622.298000 16173628.750000 16152170.355000 16666485.038000 17071135.473000 15733221.066000 16227290.442000 15332347.278000 15630099.873000 15061058.001000 13931280.000000 13258226.000000 12445748.000000 11508109.000000 11277742.007000 10492174.000000 9634890.000000 9420641.000000 9378006.000000 8381725.000000 7600521.000000 7500412.000000 7641602.000000 7664437.000000 7627579.000000

Grouping Totals by Geo/State

geo_imports_df = ng_imports_df.groupby(['geo', 'partner','unit']).sum()
geo_imports_df.head().style.set_caption('Grouped By State, Partern and Unit').pipe(hugo_safe_render)
Grouped By State, Partern and Unit
      2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
geo partner unit                                                              
AT NSP MIO_M3 16455.858000 14191.254000 13055.236000 13923.121000 14434.033000 11890.337000 10119.522000 2365.164000 3240.632000 2954.378000 2738.897000 1795.621000 2919.750000 2809.110000 3292.446000 1729.541000 1431.000000 1145.000000 636.000000 561.000000 531.000000 385.000000 334.000000 318.000000 496.000000 313.000000 249.000000 246.000000 241.000000 240.000000 147.000000
TJ_GCV 636210.000000 547204.000000 503400.001000 536865.000000 557057.893000 456859.409000 388129.243000 92877.999000 126750.998000 115683.999000 107250.000000 69204.069000 110707.067000 106513.065000 124828.063000 65575.001000 60503.000000 46054.000000 26363.000000 23556.000000 22269.000000 16813.000000 14961.000000 14289.000000 21281.000000 14307.000000 11340.000000 11378.000000 11049.000000 11050.000000 7647.000000
TOTAL MIO_M3 16455.858000 14191.254000 13055.236000 13923.121000 14434.033000 11890.337000 10119.522000 10379.164000 14171.632000 13381.378000 12414.897000 10730.621000 10252.750000 10013.110000 10807.446000 9860.541000 8903.000000 8619.000000 6913.000000 6642.000000 6560.000000 6463.000000 6565.000000 6357.000000 6933.000000 6714.000000 5258.000000 5676.000000 5388.000000 5396.000000 5507.000000
TJ_GCV 636210.000000 547204.000000 503400.001000 536865.000000 557057.893000 456859.409000 388129.243000 396670.999000 541127.998000 510952.999000 474049.000000 407906.069000 388691.067000 379606.065000 409720.063000 373822.001000 339684.000000 325261.000000 260885.000000 250658.000000 247538.000000 243872.000000 248898.000000 241012.000000 262866.000000 254571.000000 199367.000000 215218.000000 204274.000000 204599.000000 208797.000000
BE NL MIO_M3 7758.900000 8153.600000 9022.600000 9214.100000 8262.600000 7552.900000 8070.900000 8749.000000 7211.000000 7250.000000 6499.000000 6785.000000 7493.000000 7566.000000 6998.000000 6111.000000 7790.000000 6630.000000 7665.000000 7714.000000 5919.000000 5715.000000 5635.000000 4937.000000 6055.000000 4925.000000 4942.000000 4610.000000 4288.000000 3997.000000 3945.000000

With the tables compiled we can now look more in depthly at the imports of natural gas in europe.

State Code Reference Sheet Source

https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Country_codes

German Totals

german_totals_df = geo_imports_df.query('geo=="DE"')
#geo_imports_df.loc[pd.IndexSlice[:,'DE'],:]

German Totals Bar Chart

german_totals_df.plot(legend=True, figsize=(15,15), kind = 'bar')
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

German Totals Line

Only including long term partners

german_totals_df.plot(legend=True, figsize=(15,15), kind = 'line')
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

French Totals

french_totals_df=geo_imports_df.query('geo=="FR"')
french_totals_df.style.set_caption('French Totals Data').pipe(hugo_safe_render)
#geo_imports_df.loc[pd.IndexSlice[:,'DE'],:]
French Totals Data
      2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
geo partner unit                                                              
FR DZ MIO_M3 7246.028000 7523.508000 6894.430000 7555.354000 9409.600000 7681.532000 8356.126000 9674.938000 7678.870000 11100.376000 12350.000000 14178.000000 14088.000000 14508.000000 13654.000000 14376.000000 10806.000000 18166.000000 19490.000000 18684.000000 18884.000000 19688.000000 19028.000000 18880.000000 14994.000000 14206.000000 15146.000000 17030.000000 17592.000000 17240.000000 17424.000000
TJ_GCV 302594.104000 314181.712000 287911.434000 315511.606000 392944.880000 320780.758000 348951.826000 404025.436000 320669.632000 463551.722000 531734.000000 610500.000000 606572.000000 624712.000000 587890.000000 618972.000000 465282.000000 782292.000000 839306.000000 804556.000000 813196.000000 829282.000000 801446.000000 768024.000000 609926.000000 608544.000000 648822.000000 729914.000000 758722.000000 743558.000000 751672.000000
NL MIO_M3 3861.433000 4542.714000 5303.961000 5454.700000 5818.945000 5969.006000 6400.357000 8148.388000 8441.102000 9601.455000 7881.000000 8327.000000 9073.000000 8837.000000 9420.000000 8546.000000 9652.000000 7669.000000 5676.000000 5434.000000 5438.000000 5601.000000 5425.000000 5075.000000 5810.000000 4975.000000 4658.000000 4520.000000 5506.000000 5003.000000 4111.000000
TJ_GCV 144572.041000 170079.226000 198580.312000 204223.967000 217861.295000 223479.578000 239629.352000 305075.646000 316034.863000 359478.479000 289707.000000 306065.000000 333490.000000 324846.000000 346253.000000 314150.000000 354799.000000 281880.000000 208636.000000 199735.000000 199885.000000 205682.000000 199202.000000 188168.000000 215435.000000 182859.000000 172706.000000 167601.000000 204156.000000 185504.000000 152374.000000
NO MIO_M3 16652.066000 19478.315000 18895.797000 20245.741000 19595.158000 21014.676000 20369.749000 19022.821000 20003.327000 17014.616000 16303.000000 15259.000000 14653.000000 13683.000000 12286.000000 11094.000000 11664.000000 11886.000000 11995.000000 11471.000000 11720.000000 12839.000000 10231.000000 10590.000000 10224.000000 7701.000000 7304.000000 5848.000000 6070.000000 5776.000000 5483.000000
TJ_GCV 695390.296000 813414.448000 789088.464000 845462.132000 818293.792000 877572.888000 850640.736000 794393.008000 835338.919000 710530.350000 656916.000000 614858.000000 590440.000000 551378.000000 529322.000000 447040.000000 502480.000000 512080.000000 516752.000000 494194.000000 504950.000000 536137.000000 433991.000000 442224.000000 426974.000000 318827.000000 302378.000000 242122.000000 251291.000000 239130.000000 227221.000000
RU MIO_M3 7780.367000 10772.464000 9812.886000 9075.273000 9391.739000 5694.684000 6411.893000 9410.315000 7507.628000 6755.661000 7524.000000 7409.000000 6772.000000 5955.000000 7311.000000 9459.000000 9630.000000 10324.000000 10575.000000 10367.000000 12032.000000 12068.000000 10022.000000 10228.000000 11573.000000 12165.000000 11375.000000 10757.000000 11268.000000 10639.000000 9891.000000
TJ_GCV 324908.143000 449858.107000 409786.128000 378983.407000 392199.021000 237809.998000 267760.652000 392974.766000 313518.525000 282116.424000 277390.000000 278432.000000 270682.000000 238022.000000 292239.000000 378093.000000 384910.000000 412639.000000 422700.000000 414356.000000 480910.000000 482256.000000 400479.000000 405029.000000 458287.000000 481748.000000 450443.000000 425974.000000 446260.000000 421312.000000 392123.000000
TOTAL MIO_M3 63289.839000 75264.422000 59900.431000 57830.737000 53386.198000 50021.714000 51489.814000 55647.460000 57271.263000 63714.378000 62049.000000 57961.000000 56673.000000 55066.000000 58403.000000 60045.000000 54654.000000 55920.000000 55345.000000 49498.000000 50483.000000 50469.000000 44706.000000 44773.000000 42715.000000 39542.000000 38483.000000 38155.000000 40436.000000 38658.000000 36909.000000
TJ_GCV 2626302.288000 3123417.779000 2478528.880000 2391447.319000 2204269.799000 2063120.688000 2122565.095000 2288636.915000 2355182.424000 2619234.164000 2530350.000000 2359761.000000 2305832.000000 2247952.000000 2423258.000000 2452440.000000 2241031.000000 2326356.000000 2297645.000000 2065410.000000 2102693.000000 2064351.000000 1835118.000000 1803445.000000 1715144.000000 1611918.000000 1574349.000000 1565611.000000 1660429.000000 1589504.000000 1523390.000000

French Totals Bar Chart

french_totals_df.plot(legend=True, figsize=(20,15), kind = 'bar')
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

French Totals Line

Only long term partners

french_totals_df.plot(legend=True, figsize=(15,15), kind = 'line')
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

Max Importers Per Year

max_imports_df = ng_imports_df.groupby(['geo', 'partner','unit']).max()

French Maximums

french_max_df=max_imports_df.query('geo=="FR"')
french_max_df.style.set_caption('French Maximums').pipe(hugo_safe_render)
French Maximums
      siec 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
geo partner unit                                                                
FR DZ MIO_M3 G3200 3623.014000 3761.754000 3447.215000 3777.677000 4704.800000 3840.766000 4178.063000 4837.469000 3839.435000 5550.188000 6175.000000 7110.000000 7044.000000 7254.000000 6827.000000 7188.000000 5403.000000 9083.000000 9745.000000 9342.000000 9442.000000 9844.000000 9514.000000 9440.000000 7497.000000 7103.000000 7573.000000 8515.000000 8796.000000 8620.000000 8712.000000
TJ_GCV G3200 151297.052000 157090.856000 143955.717000 157755.803000 196472.440000 160390.379000 174475.913000 202012.718000 160334.816000 231775.861000 265867.000000 306152.000000 303286.000000 312356.000000 293945.000000 309486.000000 232641.000000 391146.000000 419653.000000 402278.000000 406598.000000 414641.000000 400723.000000 384012.000000 304963.000000 304272.000000 324411.000000 364957.000000 379361.000000 371779.000000 375836.000000
NL MIO_M3 G3000 3861.433000 4542.714000 5303.961000 5454.700000 5818.945000 5969.006000 6400.357000 8148.388000 8441.102000 9601.455000 7881.000000 8327.000000 9073.000000 8837.000000 9420.000000 8546.000000 9652.000000 7669.000000 5676.000000 5434.000000 5438.000000 5601.000000 5425.000000 5075.000000 5810.000000 4975.000000 4658.000000 4520.000000 5506.000000 5003.000000 4111.000000
TJ_GCV G3000 144572.041000 170079.226000 198580.312000 204223.967000 217861.295000 223479.578000 239629.352000 305075.646000 316034.863000 359478.479000 289707.000000 306065.000000 333490.000000 324846.000000 346253.000000 314150.000000 354799.000000 281880.000000 208636.000000 199735.000000 199885.000000 205682.000000 199202.000000 188168.000000 215435.000000 182859.000000 172706.000000 167601.000000 204156.000000 185504.000000 152374.000000
NO MIO_M3 G3000 16652.066000 19478.315000 18895.797000 20245.741000 19595.158000 21014.676000 20369.749000 19022.821000 20003.327000 17014.616000 16303.000000 15259.000000 14653.000000 13683.000000 12286.000000 11094.000000 11664.000000 11886.000000 11995.000000 11471.000000 11720.000000 12839.000000 10231.000000 10590.000000 10224.000000 7701.000000 7304.000000 5848.000000 6070.000000 5776.000000 5483.000000
TJ_GCV G3000 695390.296000 813414.448000 789088.464000 845462.132000 818293.792000 877572.888000 850640.736000 794393.008000 835338.919000 710530.350000 656916.000000 614858.000000 590440.000000 551378.000000 529322.000000 447040.000000 502480.000000 512080.000000 516752.000000 494194.000000 504950.000000 536137.000000 433991.000000 442224.000000 426974.000000 318827.000000 302378.000000 242122.000000 251291.000000 239130.000000 227221.000000
RU MIO_M3 G3000 7780.367000 10772.464000 9812.886000 9075.273000 9391.739000 5694.684000 6411.893000 9410.315000 7507.628000 6755.661000 7524.000000 7409.000000 6772.000000 5955.000000 7311.000000 9459.000000 9630.000000 10324.000000 10575.000000 10367.000000 12032.000000 12068.000000 10022.000000 10228.000000 11573.000000 12165.000000 11375.000000 10757.000000 11268.000000 10639.000000 9891.000000
TJ_GCV G3000 324908.143000 449858.107000 409786.128000 378983.407000 392199.021000 237809.998000 267760.652000 392974.766000 313518.525000 282116.424000 277390.000000 278432.000000 270682.000000 238022.000000 292239.000000 378093.000000 384910.000000 412639.000000 422700.000000 414356.000000 480910.000000 482256.000000 400479.000000 405029.000000 458287.000000 481748.000000 450443.000000 425974.000000 446260.000000 421312.000000 392123.000000
TOTAL MIO_M3 G3200 46321.129000 54948.085000 49442.320000 48638.995000 46536.484000 44487.899000 45436.533000 48205.567000 48060.439000 50036.882000 48745.000000 47134.000000 46446.000000 43816.000000 45501.000000 48058.000000 45289.000000 43419.000000 42090.000000 40156.000000 41041.000000 40625.000000 35192.000000 35333.000000 35218.000000 32439.000000 30910.000000 29640.000000 31640.000000 30038.000000 28197.000000
TJ_GCV G3200 1917688.977000 2275007.484000 2041798.166000 2007600.132000 1918225.733000 1832028.575000 1869780.080000 1977863.469000 1970538.372000 2048061.914000 1959008.000000 1894275.000000 1865485.000000 1763524.000000 1867698.000000 1936328.000000 1857438.000000 1788025.000000 1744261.000000 1663132.000000 1696095.000000 1649710.000000 1434395.000000 1419433.000000 1410181.000000 1307646.000000 1249938.000000 1200654.000000 1281068.000000 1217725.000000 1147554.000000

French Max Bar Chart

french_max_df.plot(legend=True, figsize=(15,15),kind = 'bar')
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

French Max Line

** Only long term partners

french_max_df.plot(legend=True, figsize=(15,15))
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

German Maximums

german_max_df = max_imports_df.query('geo=="DE"')
german_max_df.style.set_caption('German Maximums').pipe(hugo_safe_render)
German Maximums
      siec 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
geo partner unit                                                                
DE NL MIO_M3 G3000 10211.684000 nan nan nan nan 33863.000000 28053.000000 30971.000000 25952.000000 22892.000000 21848.000000 19697.000000 19143.000000 18397.000000 20391.000000 20246.000000 20042.000000 17599.000000 20512.000000 21112.000000 18874.000000 21163.000000 22417.000000 24983.000000 29933.000000 25254.000000 23832.000000 26527.000000 25064.000000 23713.000000 19591.000000
TJ_GCV G3000 359134.724000 nan nan nan nan 1320260.000000 1093730.000000 1207497.000000 1011835.000000 892506.000000 851813.000000 767930.000000 746358.000000 717272.000000 795014.000000 789333.000000 781384.000000 686149.000000 683059.000000 703016.000000 628513.000000 704733.000000 746474.000000 831931.000000 996760.000000 840951.000000 793608.000000 883342.000000 834641.000000 789635.000000 652396.000000
NO MIO_M3 G3000 16484.581000 2639.601000 2460.283000 11111.404000 10705.000000 21994.000000 20801.000000 20257.000000 24482.000000 27434.000000 28634.000000 28120.000000 27303.000000 26847.000000 29502.000000 27554.000000 25737.000000 25874.000000 23357.000000 20127.000000 18353.000000 17440.000000 16838.000000 18279.000000 15309.000000 11369.000000 10287.000000 9519.000000 9380.000000 8255.000000 8140.000000
TJ_GCV G3000 642700.831000 102912.771000 95921.526000 433211.418000 417362.000000 857516.000000 811005.000000 789784.000000 954485.000000 1069605.000000 1116382.000000 1096350.000000 1064477.000000 1046701.000000 1150183.000000 1074263.000000 1003452.000000 1008792.000000 964662.000000 831264.000000 757969.000000 720273.000000 695423.000000 754943.000000 632264.000000 469546.000000 424842.000000 393148.000000 387390.000000 340911.000000 336170.000000
NSP MIO_M3 G3000 1279.189000 45897.173000 42779.209000 45503.256000 28003.000000 3034.000000 3841.000000 6572.000000 5335.000000 6460.000000 9548.000000 10324.000000 5541.000000 3806.000000 4922.000000 8118.000000 6978.000000 7413.000000 4148.000000 4544.000000 3876.000000 3744.000000 nan nan nan 29.000000 28.000000 18.000000 4.000000 nan nan
TJ_GCV G3000 44987.785000 1614157.693000 1504501.985000 1600304.025000 1091777.000000 118283.000000 149763.000000 256226.000000 208000.000000 251847.000000 372245.000000 402507.000000 216051.000000 148371.000000 191897.000000 316521.000000 272075.000000 289018.000000 166329.000000 181708.000000 155309.000000 149721.000000 nan nan nan 971.000000 940.000000 615.000000 121.000000 nan nan
RU MIO_M3 G3000 52463.565000 46249.986000 43108.053000 62079.783000 58671.000000 43626.000000 37201.000000 39977.000000 32632.000000 32859.000000 33996.000000 29516.000000 38772.000000 37550.000000 38229.000000 38225.000000 37664.000000 33080.000000 33324.000000 32945.000000 34664.000000 34414.000000 32673.000000 30659.000000 32444.000000 32134.000000 29195.000000 25201.000000 22294.000000 23969.000000 26160.000000
TJ_GCV G3000 2045449.486000 1803194.439000 1680696.766000 2420366.562000 2287481.000000 1700891.000000 1450379.000000 1558631.000000 1272265.000000 1281120.000000 1325441.000000 1150768.000000 1511609.000000 1464026.000000 1490488.000000 1490319.000000 1468430.000000 1289726.000000 1249659.000000 1235435.000000 1299906.000000 1290507.000000 1225235.000000 1149679.000000 1217704.000000 1205187.000000 1095350.000000 945645.000000 838330.000000 899264.000000 981006.000000
TOTAL MIO_M3 G3000 80439.019000 94786.760000 88347.545000 118694.443000 97379.000000 102517.000000 89896.000000 97777.000000 88401.000000 89645.000000 94026.000000 87657.000000 90759.000000 86600.000000 93044.000000 94143.000000 90421.000000 83966.000000 81341.000000 78728.000000 75767.000000 76761.000000 74247.000000 76594.000000 79555.000000 70208.000000 64889.000000 62343.000000 58229.000000 56789.000000 54288.000000
TJ_GCV G3000 3092272.826000 3520264.903000 3281120.277000 4453882.005000 3796620.000000 3996950.000000 3504877.000000 3812138.000000 3446585.000000 3495078.000000 3665881.000000 3417555.000000 3538495.000000 3376370.000000 3627582.000000 3670436.000000 3525341.000000 3273685.000000 3063709.000000 2951423.000000 2841697.000000 2865234.000000 2760192.000000 2845235.000000 2919984.000000 2573617.000000 2375961.000000 2265243.000000 2115799.000000 2063657.000000 1985817.000000

German Max Bar Chart

german_max_df.plot(legend=True, figsize=(15,15),kind = 'bar')
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

German Max Line

** Only long term partners

german_max_df.plot(legend=True, figsize=(15,15))
<AxesSubplot:xlabel='geo,partner,unit'>

png

Gas Partners

partners_sum_df = ng_imports_df.groupby(['partner', 'geo','unit']).sum()
partners_sum_df.style.set_caption('Partner_Totals').pipe(hugo_safe_render)
Partner_Totals
      2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990
partner geo unit                                                              
DE EU27_2020 MIO_M3 9439.349000 7861.448000 7198.430000 10861.035000 8628.038000 7959.978000 8282.820000 11233.747000 9064.757000 7553.156000 4336.000000 4160.000000 3121.000000 3953.000000 3762.000000 2248.000000 8949.000000 9036.000000 7424.000000 4936.000000 2258.000000 1348.000000 1690.000000 827.000000 102.000000 39.000000 33.000000 21.000000 0.000000 0.000000 0.000000
TJ_GCV 348817.511000 293747.051000 260201.122000 385886.897000 320281.116000 298190.008000 301892.481000 410193.681000 334940.412000 285260.821000 162275.000000 155301.000000 113861.000000 143422.000000 136136.000000 79970.000000 303941.000000 306665.000000 252832.000000 169757.000000 80793.000000 51028.000000 63909.000000 31214.000000 3871.000000 1481.000000 1306.000000 836.000000 0.000000 0.000000 0.000000
EU28 MIO_M3 0.000000 10691.661000 10030.229000 13574.363000 8628.138000 7960.478000 8283.820000 11233.747000 9064.757000 7553.156000 4336.000000 4160.000000 3121.000000 3953.000000 3762.000000 2248.000000 8949.000000 9036.000000 7424.000000 4936.000000 2258.000000 1348.000000 1690.000000 827.000000 102.000000 39.000000 33.000000 21.000000 0.000000 0.000000 0.000000
TJ_GCV 0.000000 389101.459000 354658.869000 480561.792000 320281.116000 298208.208000 301950.381000 410193.681000 334940.412000 285260.821000 162275.000000 155301.000000 113861.000000 143422.000000 136136.000000 79970.000000 303941.000000 306665.000000 252832.000000 169757.000000 80793.000000 51028.000000 63909.000000 31214.000000 3871.000000 1481.000000 1306.000000 836.000000 0.000000 0.000000 0.000000
PL MIO_M3 3652.268000 3949.365000 2968.328000 3572.638000 2664.000000 3189.000000 2361.000000 2279.000000 1888.000000 1714.000000 1133.000000 1084.000000 906.000000 862.000000 537.000000 373.000000 407.000000 440.000000 424.000000 427.000000 466.000000 470.000000 337.000000 196.000000 102.000000 37.000000 33.000000 21.000000 0.000000 0.000000 0.000000
TJ_GCV 138753.644000 150778.059000 113281.065000 136324.626000 101858.000000 121666.000000 90034.000000 86939.000000 71889.000000 65203.000000 43050.000000 41341.000000 34384.000000 32679.000000 20360.000000 14145.000000 15586.000000 16769.000000 16147.000000 16312.000000 17808.000000 17872.000000 12798.000000 7442.000000 3871.000000 1406.000000 1306.000000 836.000000 0.000000 0.000000 0.000000
DK EU27_2020 MIO_M3 1871.376000 1271.252000 1201.118000 2271.815000 1760.796000 1440.291000 1561.000000 2488.000000 2458.000000 2148.000000 2571.000000 3258.000000 3596.000000 3855.000000 3508.000000 3886.000000 979.000000 983.000000 986.000000 968.000000 882.000000 902.000000 3219.000000 3241.000000 2009.000000 1709.000000 1696.000000 1628.000000 1557.000000 1422.000000 1053.000000
TJ_GCV 66643.350000 48775.659000 47220.749000 82405.991000 66533.381000 54856.054000 59580.000000 91215.000000 91192.000000 82057.000000 99534.000000 119129.000000 127865.000000 137307.000000 125438.000000 137682.000000 41142.000000 41322.000000 41439.000000 40720.000000 36092.000000 36905.000000 129886.000000 132576.000000 82190.000000 69902.000000 69381.000000 66605.000000 63684.000000 58161.000000 43085.000000
EU28 MIO_M3 0.000000 1271.252000 1201.118000 2271.815000 1760.796000 1440.291000 1561.000000 2488.000000 2458.000000 2148.000000 2571.000000 3258.000000 3596.000000 3855.000000 3508.000000 3886.000000 979.000000 983.000000 986.000000 968.000000 882.000000 902.000000 3219.000000 3241.000000 2009.000000 1709.000000 1696.000000 1628.000000 1557.000000 1422.000000 1053.000000
TJ_GCV 0.000000 48775.659000 47220.749000 82405.991000 66533.381000 54856.054000 59580.000000 91215.000000 91192.000000 82057.000000 99534.000000 119129.000000 127865.000000 137307.000000 125438.000000 137682.000000 41142.000000 41322.000000 41439.000000 40720.000000 36092.000000 36905.000000 129886.000000 132576.000000 82190.000000 69902.000000 69381.000000 66605.000000 63684.000000 58161.000000 43085.000000
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SK MIO_M3 3675.000000 6707.000000 4396.000000 4442.000000 4326.000000 4407.000000 4757.000000 5269.000000 4801.000000 5907.000000 6098.000000 5834.000000 6266.000000 6220.000000 6940.000000 7399.000000 6949.000000 6795.000000 7255.000000 7002.000000 7036.000000 6484.000000 6642.000000 6403.000000 6269.000000 5604.000000 5523.000000 5308.000000 5995.000000 5349.000000 6698.000000
TJ_GCV 143086.000000 259722.000000 169857.000000 171897.000000 166252.000000 171542.000000 184049.000000 202729.000000 184190.000000 226185.000000 232724.000000 222395.000000 238647.000000 236839.000000 264567.000000 281273.000000 264166.000000 256076.000000 273122.000000 263569.000000 265484.000000 243945.000000 249140.000000 240167.000000 235501.000000 210880.000000 203710.000000 198105.000000 222888.000000 198870.000000 249025.000000
TR MIO_M3 16178.050000 15196.000000 23643.000000 28685.000000 24541.000000 26784.000000 26976.000000 26213.000000 26490.000000 25407.000000 17575.000000 19473.000000 22962.000000 22752.000000 19316.000000 17523.000000 14102.000000 12619.000000 11573.000000 10929.000000 10082.000000 8699.000000 6547.000000 6586.000000 5530.000000 5563.000000 4962.000000 4954.000000 4437.000000 4035.000000 3257.000000
TJ_GCV 619688.200000 582050.000000 905629.000000 1098709.000000 939985.000000 1025976.000000 1033217.000000 1004023.000000 1014710.000000 973146.000000 673241.000000 745878.000000 880128.000000 857649.000000 728211.000000 660621.000000 531645.000000 475732.000000 436302.000000 412033.000000 380100.000000 327952.000000 250648.000000 252243.000000 218960.000000 213063.000000 190045.000000 189738.000000 169937.000000 154541.000000 124750.000000
TOTAL AT MIO_M3 16455.858000 14191.254000 13055.236000 13923.121000 14434.033000 11890.337000 10119.522000 10379.164000 14171.632000 13381.378000 12414.897000 10730.621000 10252.750000 10013.110000 10807.446000 9860.541000 8903.000000 8619.000000 6913.000000 6642.000000 6560.000000 6463.000000 6565.000000 6357.000000 6933.000000 6714.000000 5258.000000 5676.000000 5388.000000 5396.000000 5507.000000
TJ_GCV 636210.000000 547204.000000 503400.001000 536865.000000 557057.893000 456859.409000 388129.243000 396670.999000 541127.998000 510952.999000 474049.000000 407906.069000 388691.067000 379606.065000 409720.063000 373822.001000 339684.000000 325261.000000 260885.000000 250658.000000 247538.000000 243872.000000 248898.000000 241012.000000 262866.000000 254571.000000 199367.000000 215218.000000 204274.000000 204599.000000 208797.000000
BE MIO_M3 26354.700000 29959.700000 22293.700000 18993.200000 19244.900000 21257.400000 18097.200000 20704.000000 21080.000000 27240.000000 29753.000000 28272.000000 21949.000000 20885.000000 22370.000000 21115.000000 20565.000000 20408.000000 20154.000000 18435.000000 20321.000000 20374.000000 19220.000000 18138.000000 18608.000000 17208.000000 15618.000000 15515.000000 15333.000000 14407.000000 13663.000000
TJ_GCV 1016992.100000 1160300.000000 854093.600000 722794.200000 732363.700000 809101.500000 676972.400000 775157.000000 795152.000000 1044185.000000 1148698.000000 1096709.000000 840875.000000 799036.000000 866197.000000 817517.000000 790841.000000 788962.000000 777347.000000 706719.000000 791144.000000 793407.000000 748501.000000 709148.000000 723372.000000 672983.000000 619840.000000 615755.000000 608485.000000 571762.000000 542233.000000
BG MIO_M3 2925.938000 2949.968000 3115.070000 3268.781000 3094.000000 3010.000000 2683.000000 2698.000000 2485.000000 2764.000000 2608.000000 2604.000000 3432.000000 3370.000000 3195.000000 3014.000000 2960.000000 2895.000000 3074.000000 3367.000000 3384.000000 3404.000000 3867.000000 4775.000000 5859.000000 5652.000000 4633.000000 4677.000000 5024.000000 5563.000000 6732.000000
TJ_GCV 113216.607000 114340.926000 120455.300000 126672.523000 120650.000000 117186.000000 103460.000000 103540.000000 95029.000000 105337.000000 99133.000000 99130.000000 130460.000000 128088.000000 121355.000000 114340.000000 111129.000000 109593.000000 116222.000000 127044.000000 127563.000000 128240.000000 145145.000000 179192.000000 220040.000000 212258.000000 173913.000000 175690.000000 188931.000000 209228.000000 252614.000000
CZ MIO_M3 7589.967000 9533.193000 8007.991000 8889.000000 8123.000000 7474.000000 7249.000000 8468.000000 7471.000000 9321.000000 8510.000000 8670.000000 8693.000000 8379.000000 9794.000000 9359.000000 8817.000000 9525.000000 9734.000000 9521.000000 9209.000000 9160.000000 9343.000000 9368.000000 9297.000000 7904.000000 7165.000000 6994.000000 6844.000000 6891.000000 5988.000000
TJ_GCV 291223.427000 365476.390000 307193.654000 341211.000000 312387.000000 286767.000000 276915.000000 324154.000000 284123.000000 355528.000000 324541.000000 330292.000000 330143.000000 317899.000000 372152.000000 353726.000000 333350.000000 360045.000000 368354.000000 359894.000000 348100.000000 346211.000000 354193.000000 354110.000000 351241.000000 298871.000000 270496.000000 264378.000000 254451.000000 256209.000000 222627.000000
DE MIO_M3 80439.019000 94786.760000 88347.545000 118694.443000 97379.000000 102517.000000 89896.000000 97777.000000 88401.000000 89645.000000 94026.000000 87657.000000 90759.000000 86600.000000 93044.000000 94143.000000 90421.000000 83966.000000 81341.000000 78728.000000 75767.000000 76761.000000 74247.000000 76594.000000 79555.000000 70208.000000 64889.000000 62343.000000 58229.000000 56789.000000 54288.000000
TJ_GCV 3092272.826000 3520264.903000 3281120.277000 4453882.005000 3796620.000000 3996950.000000 3504877.000000 3812138.000000 3446585.000000 3495078.000000 3665881.000000 3417555.000000 3538495.000000 3376370.000000 3627582.000000 3670436.000000 3525341.000000 3273685.000000 3063709.000000 2951423.000000 2841697.000000 2865234.000000 2760192.000000 2845235.000000 2919984.000000 2573617.000000 2375961.000000 2265243.000000 2115799.000000 2063657.000000 1985817.000000
EA19 MIO_M3 426745.949000 468032.502000 409376.833000 427701.621000 376828.493000 369603.492000 341632.929000 365284.774000 374316.573000 392802.250000 409153.368000 380394.443000 391170.762000 372662.475000 386830.743000 375073.146000 342015.044000 330408.813000 316485.637000 289848.404000 285354.985000 263460.000000 236659.000000 232722.000000 224273.000000 202924.000000 185175.000000 182162.000000 185125.000000 180867.000000 173623.000000
TJ_GCV 16371473.290000 17886016.248000 15561308.335000 16317340.428000 14534474.092000 14271101.025000 13240451.044000 14159922.196000 14532662.407000 15305863.288000 15922177.473000 14797751.134000 15191312.509000 14464886.343000 15071496.936000 14590141.001000 13312119.000000 12958712.000000 12289413.000000 11149900.000000 11010287.007000 10141704.000000 9107076.000000 8922072.000000 8548463.000000 7788237.000000 7113763.000000 6991885.000000 7122247.000000 6960591.000000 6687441.000000
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Russian Partners

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TJ_GCV 2954.940000 4004.928000 10473.576000 7859.205000 11084.000000 9235.000000 10731.000000 18560.000000 13839.000000 16432.000000 18734.000000 18706.000000 19289.000000 21657.000000 21337.000000 25746.000000 24912.000000 25118.000000 22716.000000 23587.000000 22867.000000 15820.000000 22173.000000 19978.000000 17454.000000 20989.000000 16498.000000 18800.000000 20094.000000 32570.000000 33639.000000
SK MIO_M3 3675.000000 6707.000000 4396.000000 4442.000000 4326.000000 4407.000000 4757.000000 5269.000000 4801.000000 5907.000000 6098.000000 5834.000000 6266.000000 6220.000000 6940.000000 7399.000000 6949.000000 6795.000000 7255.000000 7002.000000 7036.000000 6484.000000 6642.000000 6403.000000 6269.000000 5604.000000 5523.000000 5308.000000 5995.000000 5349.000000 6698.000000
TJ_GCV 143086.000000 259722.000000 169857.000000 171897.000000 166252.000000 171542.000000 184049.000000 202729.000000 184190.000000 226185.000000 232724.000000 222395.000000 238647.000000 236839.000000 264567.000000 281273.000000 264166.000000 256076.000000 273122.000000 263569.000000 265484.000000 243945.000000 249140.000000 240167.000000 235501.000000 210880.000000 203710.000000 198105.000000 222888.000000 198870.000000 249025.000000
TR MIO_M3 16178.050000 15196.000000 23643.000000 28685.000000 24541.000000 26784.000000 26976.000000 26213.000000 26490.000000 25407.000000 17575.000000 19473.000000 22962.000000 22752.000000 19316.000000 17523.000000 14102.000000 12619.000000 11573.000000 10929.000000 10082.000000 8699.000000 6547.000000 6586.000000 5530.000000 5563.000000 4962.000000 4954.000000 4437.000000 4035.000000 3257.000000
TJ_GCV 619688.200000 582050.000000 905629.000000 1098709.000000 939985.000000 1025976.000000 1033217.000000 1004023.000000 1014710.000000 973146.000000 673241.000000 745878.000000 880128.000000 857649.000000 728211.000000 660621.000000 531645.000000 475732.000000 436302.000000 412033.000000 380100.000000 327952.000000 250648.000000 252243.000000 218960.000000 213063.000000 190045.000000 189738.000000 169937.000000 154541.000000 124750.000000

Russian Partner Bar Plot

russian_partners_sum_df.plot(kind='bar', figsize = (20,10))
<AxesSubplot:xlabel='partner,geo,unit'>

png

Russian Partner Line Graph

Only will include partners that hvae traded for 30 years. This is a good indicator of long term fossil fuel dependency.

russian_partners_sum_df.plot(kind='line', figsize = (20,10))
<AxesSubplot:xlabel='partner,geo,unit'>

png



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