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팩트풀니스 세계 지표 최신화

SDG/세계시민/데이터 리터러시이용 조건: 키 없음행 수: 1906

원천: World Bank Indicators API

설명: 팩트풀니스 수업용: 기대수명, 5세 미만 사망률, 전기 접근성, 1인당 GDP, 초등교육 이수율을 최신 World Bank 데이터로 다시 확인

CSV 직접 열기 · 원천 API/CSV 직접 테스트 · 공식 문서

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CSV 미리보기

Head: 처음 5행

countrycountryiso3codeindicator_idindicatordatevaluefactfulness_question
BrazilBRAEG.ELC.ACCS.ZSAccess to electricity (% of population)199087.475116내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
BrazilBRAEG.ELC.ACCS.ZSAccess to electricity (% of population)199190.6065444946289내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
BrazilBRAEG.ELC.ACCS.ZSAccess to electricity (% of population)199288.803833내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
BrazilBRAEG.ELC.ACCS.ZSAccess to electricity (% of population)199389.999927내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
BrazilBRAEG.ELC.ACCS.ZSAccess to electricity (% of population)199491.8837280273438내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?

Tail: 마지막 5행

countrycountryiso3codeindicator_idindicatordatevaluefactfulness_question
WorldWLDSP.DYN.LE00.INLife expectancy at birth, total (years)202072.181968378825내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
WorldWLDSP.DYN.LE00.INLife expectancy at birth, total (years)202171.2149086723293내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
WorldWLDSP.DYN.LE00.INLife expectancy at birth, total (years)202272.9675581482237내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
WorldWLDSP.DYN.LE00.INLife expectancy at birth, total (years)202373.3288401042825내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?
WorldWLDSP.DYN.LE00.INLife expectancy at birth, total (years)202473.480380292779내 상식은 최신 데이터와 얼마나 다를까?

열 설명

공식 문서와 이 저장소의 데이터 생성 스크립트(scripts/update_datasets.py)에서 확인한 필드만 설명했습니다. 원천별 단위·코드 체계는 위의 공식 문서 링크를 함께 확인하세요.

의미
countryWorld Bank가 제공하는 국가/지역 이름입니다.
countryiso3code국가/지역 ISO 3자리 코드입니다.
indicator_idWorld Bank 지표 코드입니다.
indicatorWorld Bank 지표 이름입니다.
date지표 값의 기준 연도입니다.
value해당 국가/지역·연도·지표의 값입니다.
factfulness_question이 저장소에서 수업 질문과 연결하기 위해 붙인 분류 문구입니다.

Streamlit 기본 코드

import pandas as pd
import streamlit as st

URL = "https://thinkervis.github.io/free-api-data-science-edu/data/factfulness_global_indicators.csv"

st.title("factfulness_global_indicators.csv")
df = pd.read_csv(URL)
st.write(df.shape)
st.dataframe(df.head(100))

# 숫자 컬럼이 있으면 빠르게 차트 확인
num_cols = df.select_dtypes("number").columns.tolist()
if num_cols:
    st.line_chart(df[num_cols[:3]])