中国—中亚峰会于2023年5月18日至19日在陕西省西安市举行。
中国—中亚峰会，是2023年中国首场重大主场外交活动；也是建交31年来，中国和中亚，六国元首首次以实体形式举办峰会。
中亚五国分别是哪些国家呢？这些国家经济贸易发展怎么样？本案例从经济、贸易两方面开展分析，并对贸易网络进行可视化。
经济分析
在经济分析方面中亚五国gdp总量，数据主要来自世界银行网站。
中国—中亚峰会在西安召开，于是也搜集了西安市的经济数据用于比较。西安市数据来自《西安统计年鉴》。
对中亚五国、西安市的数据进行整理，换算成美元并绘制“2000-2021年GDP”变化图。可以发现2021年，西安GDP仅次于哈萨克斯坦，并明显高于其他四个国家。
进一步对2021年中亚五国与西安的面积、人口数、GDP、人均GDP、城镇人口占比进行比较。发现相对于中亚五国，西安市面积最小，但人均GDP、城镇化人口占比均最高。
土库曼斯坦面积是西安市的45倍，是陕西省的2.38倍；2021年数据显示，土库曼斯坦人口数、GDP均不到西安市的二分之一。但土库曼斯坦人均GDP是中亚五国第二，仅次于哈萨克斯坦。
虽然中亚五国人口数量与经济总量距我国有很大差距，但中亚五国拥有丰富的能源资源，如石油、天然气和煤炭等，而中国是全球最大的能源消费国之一，对能源的需求量巨大。
因此，接下来将以石油贸易为例进行分析。
贸易数据分析
贸易分析数据来自联合国商品贸易统计数据库。以”2020年HS编码为2709的石油出口“为例，获取数据。
导出所有国家(All)对全球(World)的石油出口数据：
可以发现石油出口价值高的国家有哪些，将这些重要国家作为网络节点。
导出这些重要国家对所有国家的石油出口价值。如果有多个CSV文件，则保存在一个文件夹中。
将Sheet1复制到Sheet2进行整理；删除对非确定国家(或地区)出口的行，如对全球、对亚洲、对欧洲等；将Sheet2中的三列复制到Sheet3中亚五国gdp总量，得到邻接关系；三列命名source、target、weight。
贸易网络可视化
将数据导入Gephi，选择“边表格、有向”：
对2020年石油贸易网络可视化：
展示哈萨克斯坦KAZ的自我中心网：
模块化是根据网络连接关系对接点做归类，模块化可以用于社区发现。
可以用“Force Atlas 2”布局，再使用Fruchterman Reingold。应用此布局后，网络明显被分为5个部分，相同颜色位于相近区域。
那么问题来了，在石油贸易网络中，哪些国家属于同一个模块呢？
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