electricsheepafrica/africa-afdb-market-trends-2015
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--- annotations_creators: - no-annotation language_creators: - found language: - en license: cc-by-4.0 multilinguality: - monolingual size_categories: - 10K<n<100K source_datasets: - original task_categories: - tabular-classification - tabular-regression task_ids: [] tags: - africa - humanitarian - hdx - electric-sheep-africa - economics - markets - services - dza - ago - ben - bwa - bfa pretty_name: "AFDB Market Trends, 2015" dataset_info: splits: - name: train num_examples: 26992 - name: test num_examples: 6748 --- # AFDB Market Trends, 2015 **Publisher:** African Development Bank Group · **Source:** [HDX](https://data.humdata.org/dataset/afdb-market-trends-2015) · **License:** `cc-by` · **Updated:** 2023-03-02 --- ## Abstract AFDB Market Trends, January 2011 - July 2015 Each row in this dataset represents time-series observations. Temporal coverage is indicated by the `date` column(s). Geographic scope: **DZA, AGO, BEN, BWA, BFA, BDI, CPV, CMR, and 50 others**. *Curated into ML-ready Parquet format by [Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica).* --- ## Dataset Characteristics | | | |---|---| | **Domain** | Market and price monitoring | | **Unit of observation** | Time-series observations | | **Rows (total)** | 33,740 | | **Columns** | 8 (2 numeric, 5 categorical, 1 datetime) | | **Train split** | 26,992 rows | | **Test split** | 6,748 rows | | **Geographic scope** | DZA, AGO, BEN, BWA, BFA, BDI, CPV, CMR, and 50 others | | **Publisher** | African Development Bank Group | | **HDX last updated** | 2023-03-02 | --- ## Variables **Geographic** — `frequency` (D). **Temporal** — `date`. **Outcome / Measurement** — `value` (range 0.6743–55188.34). **Identifier / Metadata** — `indicatorname` (Tunisia Dinar, CFA zone Countries CFA Franc, Morocco Dirham), `esa_source` (HDX), `esa_processed` (2026-04-18). **Other** — `indicator` (range 91241909.0–91245009.0), `unit` (USD/Troy Ounce, US cents/tonne, USD/lb). --- ## Quick Start ```python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-afdb-market-trends-2015") train = ds["train"].to_pandas() test = ds["test"].to_pandas() print(train.shape) train.head() ``` --- ## Schema | Column | Type | Null % | Range / Sample Values | |---|---|---|---| | `indicator` | int64 | 0.0% | 91241909.0 – 91245009.0 (mean 91243415.1944) | | `indicatorname` | object | 0.0% | Tunisia Dinar, CFA zone Countries CFA Franc, Morocco Dirham | | `unit` | object | 66.0% | USD/Troy Ounce, US cents/tonne, USD/lb | | `frequency` | object | 0.0% | D | | `date` | datetime64[ns] | 0.0% | | | `value` | float64 | 0.0% | 0.6743 – 55188.34 (mean 4092.9563) | | `esa_source` | object | 0.0% | HDX | | `esa_processed` | object | 0.0% | 2026-04-18 | --- ## Numeric Summary | Column | Min | Max | Mean | Median | |---|---|---|---|---| | `indicator` | 91241909.0 | 91245009.0 | 91243415.1944 | 91243409.0 | | `value` | 0.6743 | 55188.34 | 4092.9563 | 507.7654 | --- ## Curation Raw data was downloaded from HDX via the CKAN API and converted to Parquet. Column names were lowercased and standardised to snake_case. Common missing-value markers (`N/A`, `null`, `none`, `-`, `unknown`, `no data`, `#N/A`) were unified to `NaN`. 1 column(s) were cast from string to numeric or datetime based on parse-success rate (>85% threshold). The dataset was split 80/20 into train and test partitions using a fixed random seed (42) and saved as Snappy-compressed Parquet. --- ## Limitations - Data originates from African Development Bank Group and has not been independently validated by ESA. - Automated cleaning cannot correct for misreported values, definitional inconsistencies, or sampling bias in the original collection. - The following columns have >20% missing values and should be treated with caution in modelling: `unit`. - This dataset spans 58 countries; geographic and methodological inconsistencies across national boundaries may affect cross-country comparability. - Refer to the [original HDX dataset page](https://data.humdata.org/dataset/afdb-market-trends-2015) for the publisher's own methodology notes and caveats. --- ## Citation ```bibtex @dataset{hdx_africa_afdb_market_trends_2015, title = {AFDB Market Trends, 2015}, author = {African Development Bank Group}, year = {2023}, url = {https://data.humdata.org/dataset/afdb-market-trends-2015}, note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)} } ``` --- *[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica) — Africa's ML dataset infrastructure. Lagos, Nigeria.*
annotations_creators: - 标注创作者 - 无标注 language_creators: - 语言创作者 - 采集自现有文本 language: - 英语 license: 知识共享署名4.0协议（CC BY 4.0） multilinguality: - 多语言属性 - 单语言 size_categories: - 样本量范围 - 10000 < 样本量 < 100000 source_datasets: - 源数据集 - 原创数据集 task_categories: - 任务类别 - 表格分类 - 表格回归 task_ids: - 任务子类别 - [] tags: - 标签 - 非洲 - 人道主义 - HDX（人道主义数据交换平台） - Electric Sheep Africa - 经济学 - 市场 - 服务 - DZA（阿尔及利亚国家代码） - AGO（安哥拉国家代码） - BEN（贝宁国家代码） - BWA（博茨瓦纳国家代码） - BFA（布基纳法索国家代码） pretty_name: "2015年非洲开发银行集团市场趋势数据集" dataset_info: splits: - name: 训练集 num_examples: 26992 - name: 测试集 num_examples: 6748 # 2015年非洲开发银行集团市场趋势数据集 **发布方**：非洲开发银行集团 · **来源**：[HDX（人道主义数据交换平台）](https://data.humdata.org/dataset/afdb-market-trends-2015) · **授权协议**：`cc-by` · **更新时间**：2023-03-02 --- ## 摘要 本数据集覆盖2011年1月至2015年7月的AFDB市场趋势时序观测数据。 每一行均为时序观测样本，时间范围由`date`（日期）列标注。地理覆盖范围包括：**DZA（阿尔及利亚）、AGO（安哥拉）、BEN（贝宁）、BWA（博茨瓦纳）、BFA（布基纳法索）、BDI（布隆迪）、CPV（佛得角）、CMR（喀麦隆）及另外50个国家**。 *本数据集已由[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica)整理为适配机器学习的Parquet（帕奎特）格式。* --- ## 数据集特征 | 指标 | 详情 | |---|---| | **领域** | 市场与价格监测 | | **观测单元** | 时序观测样本 | | **总样本行数** | 33,740 | | **列数** | 8列（2个数值型、5个分类型、1个日期时间型） | | **训练集样本量** | 26,992行 | | **测试集样本量** | 6,748行 | | **地理覆盖范围** | DZA（阿尔及利亚）、AGO（安哥拉）、BEN（贝宁）、BWA（博茨瓦纳）、BFA（布基纳法索）、BDI（布隆迪）、CPV（佛得角）、CMR（喀麦隆）及另外50个国家 | | **发布方** | 非洲开发银行集团 | | **HDX平台最后更新时间** | 2023-03-02 | --- ## 变量说明 **地理与频率类**：`frequency`（数据频率，取值为D，即每日）。 **时间类**：`date`（观测日期）。 **结果/测量类**：`value`（观测数值，取值范围0.6743~55188.34）。 **标识符/元数据类**：`indicatorname`（指标名称，如突尼斯第纳尔、CFA区域国家非洲金融共同体法郎、摩洛哥迪拉姆），`esa_source`（数据来源标识，取值为HDX），`esa_processed`（数据处理时间，2026-04-18）。 **其他类**：`indicator`（指标编码，取值范围91241909.0~91245009.0），`unit`（计量单位，如美元/金衡盎司、美分/吨、美元/磅）。 --- ## 快速上手 以下代码展示了如何加载本数据集并转换为Pandas DataFrame格式： python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepafrica/africa-afdb-market-trends-2015") train = ds["train"].to_pandas() test = ds["test"].to_pandas() print(train.shape) train.head() --- ## 数据Schema | 列名 | 数据类型 | 缺失率 | 取值范围/示例值 | |---|---|---|---| | `indicator`（指标编码） | int64（整数64位） | 0.0% | 91241909.0 ~ 91245009.0（均值91243415.1944） | | `indicatorname`（指标名称） | object（对象类型） | 0.0% | 突尼斯第纳尔、CFA区域国家非洲金融共同体法郎、摩洛哥迪拉姆 | | `unit`（计量单位） | object（对象类型） | 66.0% | 美元/金衡盎司、美分/吨、美元/磅 | | `frequency`（数据频率） | object（对象类型） | 0.0% | D（每日） | | `date`（观测日期） | datetime64[ns]（纳秒级日期时间类型） | 0.0% | 无 | | `value`（观测值） | float64（双精度浮点数） | 0.0% | 0.6743 ~ 55188.34（均值4092.9563） | | `esa_source`（数据来源标识） | object（对象类型） | 0.0% | HDX | | `esa_processed`（数据处理时间） | object（对象类型） | 0.0% | 2026-04-18 | --- ## 数值统计摘要 | 列名 | 最小值 | 最大值 | 均值 | 中位数 | |---|---|---|---|---| | `indicator`（指标编码） | 91241909.0 | 91245009.0 | 91243415.1944 | 91243409.0 | | `value`（观测值） | 0.6743 | 55188.34 | 4092.9563 | 507.7654 | --- ## 数据整理流程 原始数据通过CKAN API从HDX平台下载，并转换为Parquet（帕奎特）格式。所有列名均转为小写并标准化为蛇形命名法（snake_case）。常见缺失值标记（`N/A`、`null`、`none`、`-`、`unknown`、`no data`、`#N/A`）被统一替换为`NaN`。根据解析成功率（阈值85%），将1列从字符串类型转换为数值型或日期时间型。本数据集以固定随机种子（42）按80/20比例划分为训练集与测试集，并以Snappy压缩的Parquet格式存储。 --- ## 数据集局限性 - 本数据集原始数据来自非洲开发银行集团，尚未由Electric Sheep Africa进行独立验证。 - 自动化数据清洗无法修正原始数据集中的错报值、定义不一致或采样偏差问题。 - 以下列的缺失率超过20%，在建模过程中需谨慎使用：`unit`（计量单位）。 - 本数据集覆盖58个国家，各国间的地理与方法学差异可能影响跨国数据的可比性。 - 如需了解发布方的方法说明与免责声明，请参阅[原始HDX数据集页面](https://data.humdata.org/dataset/afdb-market-trends-2015)。 --- ## 引用格式 bibtex @dataset{hdx_africa_afdb_market_trends_2015, title = {AFDB Market Trends, 2015}, author = {African Development Bank Group}, year = {2023}, url = {https://data.humdata.org/dataset/afdb-market-trends-2015}, note = {Repackaged for machine learning by Electric Sheep Africa (https://huggingface.co/electricsheepafrica)} } --- *[Electric Sheep Africa](https://huggingface.co/electricsheepafrica) — 非洲机器学习数据集基础设施提供商，尼日利亚拉各斯。*
