uganda-food-cpi

该数据集提供了乌干达统计局（UBOS）发布的月度玉米消费者价格指数（CPI），整合了全谷物玉米（分类代码 01.1.1.1.1）和玉米粉（分类代码 01.1.1.2.1）两个子类别的指数，并计算平均值作为玉米CPI的综合指标。数据集时间覆盖从2017年7月到2026年3月，为月度频率，基期设定为2016年（指数=100）。数据以CSV格式存储，包含三个字段：年份（year）、月份（month，数值1-12）以及计算出的平均玉米CPI指数（maize_cpi）。适用于分析乌干达的粮食价格波动、通货膨胀趋势，特别是在农业和玉米市场相关的研究、经济建模和政策分析场景中。This dataset provides monthly maize consumer price index (CPI) released by the Uganda Bureau of Statistics (UBOS). It integrates the price indices of two subcategories: whole grain maize (classification code 01.1.1.1.1) and maize flour (classification code 01.1.1.2.1), and computes their average value as the composite indicator for maize CPI. The dataset spans from July 2017 to March 2026 with a monthly frequency, and the base period is set to 2016 (with the index value equal to 100). The data is stored in CSV format, including three fields: year, month (numeric value ranging from 1 to 12), and the calculated average maize CPI index (maize_cpi). This dataset is suitable for analyzing food price fluctuations and inflation trends in Uganda, particularly for research related to the agricultural and maize markets, economic modeling, and policy analysis scenarios.

原始信息汇总

数据集名称

Uganda Maize CPI — UBOS Monthly Data

数据集描述

该数据集包含乌干达统计局（UBOS）发布的月度玉米消费价格指数（CPI），涵盖整粒玉米（01.1.1.1.1）和玉米粉（01.1.1.2.1）两类指数的综合平均值。

数据集详情

• 数据来源：乌干达统计局（UBOS）月度CPI发布
• 时间覆盖：2017年7月至2026年3月
• 频率：月度
• 基期：2016年 = 100

数据列说明

列名	描述
year	年份
month	月份（1–12）
maize_cpi	整粒玉米与玉米粉CPI指数的平均值

使用示例

python from huggingface_hub import hf_hub_download import pandas as pd

path = hf_hub_download(repo_id="byabasaija/uganda-food-cpi", filename="maize_cpi_monthly.csv", repo_type="dataset") df = pd.read_csv(path)

维护者

Pascal Byabasaija

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自乌干达统计局（UBOS）月度消费者价格指数（CPI）官方发布，旨在捕捉该国玉米相关产品的价格动态。构建过程中，数据集巧妙整合了整粒玉米（品类代码01.1.1.1.1）与玉米粉（品类代码01.1.1.2.1）两个细分指数，通过计算两者的月度平均值生成综合性的玉米CPI指标。数据覆盖2017年7月至2026年3月的完整时间序列，以2016年为基准基期（2016=100），确保了不同时期价格变化的可比性。

特点

本数据集具有鲜明的领域针对性，聚焦于乌干达这一东非农业经济体的核心主粮——玉米的价格波动。其以月度频率呈现高分辨率的时间序列，为分析粮食通胀、农业生产周期和居民消费成本提供了关键尺度。数据来源权威，直接由乌干达国家统计机构发布，保证信息的准确与官方认可。此外，整理后的单一指标有效避免了原始多品类数据的碎片化，便于研究人员和决策者集中审视玉米市场的整体走势。

使用方法

研究人员可通过Hugging Face Hub便捷地获取该数据集。具体而言，借助`huggingface_hub`库的`hf_hub_download`函数，指定仓库标识符`byabasaija/uganda-food-cpi`与文件名`maize_cpi_monthly.csv`，即可将原始CSV文件下载至本地。随后，利用`pandas`库中的`read_csv`方法轻松读取数据，形成包含年份、月份及玉米CPI的三列表格结构。这一流程高效简洁，无需复杂配置，适合快速集成进经济学或数据分析相关的Python工作流中。

背景与挑战

背景概述

在农业经济与粮食安全研究领域，准确的食品价格指数数据是分析市场动态、制定政策干预及预测通货膨胀的关键工具。乌干达作为东非农业大国，其玉米价格波动直接影响区域粮食安全与民生稳定。该数据集由乌干达统计局（UBOS）官方发布，由研究员Pascal Byabasaija整理，覆盖2017年7月至2026年3月的月度数据，以2016年为基期，整合了整粒玉米与玉米粉两类消费价格指数。该数据集填补了乌干达高频率、细粒度食品价格时序数据的空白，为经济学家、政策制定者及国际组织研究东非粮食市场提供了标准化、可信赖的数据基础，对监测通货膨胀、评估农业政策效果具有重要支撑作用。

当前挑战

该数据集所应对的领域核心挑战在于，乌干达及东非地区长期缺乏公开、连续且细化的食品价格时序数据，尤其是针对单一作物的高质量消费价格指数，阻碍了对粮食通胀来源的精准归因与短期预测。在数据构建过程中，挑战包括从UBOS官方月度报告中提取并统一不同来源的整粒玉米与玉米粉指数，处理潜在的数据缺失、基期调整差异以及统计口径变动问题。此外，确保月度时间序列在长达近九年的跨度内保持连续性，并对异常值进行合理校正，避免了因局部市场冲击或数据修订导致的伪趋势，从而提升了数据在宏观经济建模中的可靠性与可比性。

常用场景

经典使用场景

该数据集专为研究乌干达粮食价格动态而设计，尤其聚焦于玉米这一关键主食作物的消费者价格指数。通过整合整粒玉米与玉米粉的双重价格指标，它能够为农业经济学家和粮食安全研究者提供精确的月度价格波动数据，是分析东非地区主食成本变化趋势的理想资源。

解决学术问题

数据集解决了粮食价格监测中数据碎片化与粒度不足的问题，使学者能够量化通货膨胀对低收入群体粮食可及性的影响。它支持构建价格预测模型，揭示气候冲击、政策调整与市场供需间的复杂关联，为验证农产品价格传导机制理论提供了实证基础，从而推动发展经济学与农业政策研究的深化。

衍生相关工作

该数据集衍生了多项经典工作，包括基于时间序列分析的玉米价格季节性模式识别研究，以及利用机器学习方法构建的通货膨胀预测模型。此外，它还被整合到多国粮食价格比较框架中，支持跨国面板数据分析，催生了关于粮食市场一体化及其政策效应的系列实证论文。