- En el artículo, el autor habla de su API favorita, es decir, el zipfile del sitio web del Banco Central Europeo, y explica que este zipfile ofrece datos históricos sobre la posición del euro frente a otras monedas.
- El autor muestra cómo usar varias herramientas como curl, gunzip, sqlite3 y pandas para descargar, descomprimir y consultar los datos del zipfile.
- Los datos obtenidos del zipfile están en formato "wide", con una columna de fecha y columnas adicionales para cada moneda, lo que no es ideal para filtrar y agregar.
- El autor usa pandas para transformar los datos del formato "wide" al formato "long", es decir, realiza un proceso de "melting".
- El autor también señala que hay un problema en los datos: una coma final al final de cada línea interfiere con el proceso de melting. Esto se resuelve agregando
.iloc[:, :-1] a la cadena de métodos de pandas.
- El autor reconoce que trabajar con estos datos requiere algo de "preparación de datos", pero señala que los datos de tipo de cambio del BCE son relativamente fáciles de manejar en comparación con otras publicaciones de datos abiertos.
- Luego, el autor muestra cómo subir los datos ya organizados a una tabla de csvbase y cómo graficarlos con gnuplot.
- El autor también presenta una herramienta llamada DuckDB, similar a sqlite pero columnar, y muestra cómo usarla para cargar un csv directamente desde HTTP a un archivo de tabla.
- El autor señala que los datos abiertos pueden funcionar como una API abierta y elogia la simplicidad del zipfile del BCE como formato de intercambio de datos.
- El autor también ofrece una breve historia del euro y explica por qué estaba débil frente al dólar cuando se lanzó por primera vez en 2000.
Aún no hay comentarios.