bcrpy 0.1.1

Un cliente API para la extraccion, consulta y analisis de la base de datos BCRPData del Banco Central de Reserva del Peru (BCRP)

bcrpy

Un cliente API para la extraccion, consulta y analisis de la base de datos BCRPData del Banco Central de Reserva del Peru (BCRP) escrito para Python. Este cliente es un wrapper de la API para Desarrolladores del BCRP.

Installation and Local Usage

To import this repository to your local environment and access it (on terminal):

virtualenv venv
source venv/bin/activate
pip install bcrpy

Examples

[In]

import bcrpy

banc = bcrpy.Marco()			# cargar objeto

banc.get_metadata()			# obtener todos los metadatos del BCRPData 
print(banc.metadata)		# imprimir metadatos obtenidos

[Out]

	Código de serie	Categoría de serie	...	Memo Unnamed: 13
0	PN00001MM	Sociedades creadoras de depósito	...	NaN
1	PN00002MM	Sociedades creadoras de depósito	...	NaN
2	PN00003MM	Sociedades creadoras de depósito	...	NaN
3	PN00004MM	Sociedades creadoras de depósito	...	NaN
4	PN00005MM	Sociedades creadoras de depósito	...	NaN
...	...		...	...
14853	PD39791AM	Expectativas Empresariales	...	NaN
14854	PD39792AM	Expectativas Empresariales	...	NaN
14855	PD39793AM	Expectativas Empresariales	...	NaN
14856	PD39794AM	Expectativas Empresariales	...	NaN
14857	PD39795AM	Expectativas Empresariales	...	NaN

[In]

import bcrpy

banc = bcrpy.Marco()			# cargar objeto

#hacer una consulta del codigo de serie predeterminado de este metodo (actualmente 'PD39793AM') con el API del BCRPData
banc.query()			

#hacer otra consulta, pero para el codigo de serie 'PN00015MM'
banc.query('PN00015MM')		

[Out]

running query for PD39793AM...

PD39793AM es indice 14855 en metadatos

{
        "Código de serie": "PD39793AM",
        "Categoría de serie": "Expectativas Empresariales",
        "Grupo de serie": "Expectativas empresariales sectoriales",
        "Nombre de serie": "Índice de expectativas del sector a 12 meses - Servicios",
        "Fuente": NaN,
        "Frecuencia": "Mensual",
        "Fecha de creación": "2023-02-28",
        "Grupo de publicación": "Expectativas macroeconómicas y de ambiente empresarial",
        "Área que publica": "Departamento de Indicadores de la Actividad Economía",
        "Fecha de actualización": "2023-02-28",
        "Fecha de inicio": "Abr-2010",
        "Fecha de fin": "Sep-2022",
        "Memo": NaN
}

running query for PN00015MM...

PN00015MM es indice 14 en metadatos

{
        "Código de serie": "PN00015MM",
        "Categoría de serie": "Sociedades creadoras de depósito",
        "Grupo de serie": "Cuentas monetarias de las sociedades creadoras de depósito",
        "Nombre de serie": "Activos Internos Netos - Crédito al Sector Privado - ME (millones US$)",
        "Fuente": "BCRP",
        "Frecuencia": "Mensual",
        "Fecha de creación": "2022-03-24",
        "Grupo de publicación": "Sistema financiero y empresas bancarias y expectativas sobre condiciones crediticias",
        "Área que publica": "Departamento de Estadísticas Monetarias",
        "Fecha de actualización": "2023-02-24",
        "Fecha de inicio": "Abr-1992",
        "Fecha de fin": "Sep-2022",
        "Memo": NaN
}

[In]

import bcrpy
import matplotlib.pyplot as plt 

banc = bcrpy.Marco()	#cargar objeto

#escoger los inputs de los datos que se desean extraer del BCRPData (otros datos como banc.idioma (='ing') son predeterminados, pero tambien se pueden cambiar)
banc.codigos = ['PN01288PM','PN01289PM','PN00015MM']
banc.fechaini = '2020-1'
banc.fechafin = '2023-1'

banc.state_inputs()			# mostrar el estado actual de los inputs escogidos 

df = banc.GET('GET.csv')	# obtener informacion de los inputs escogidos (arriba) con el API del BCRP y guardarlas como un archivo con el nombre 'GET.csv'

#graficos (plots)
for name in df.columns:
    plt.figure(figsize=(9, 4))
    banc.plot(df[name],name,'plot')
    plt.show()
plt.show()

[Out]

running current inputs state...

    self.metadata = \<vacio>
    self.codigos = ['PN01288PM', 'PN01289PM', 'PN00015MM']
    self.formato = json
    self.fechaini = 2020-1
    self.fechafin = 2023-1
    self.idioma = ing

https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/series/api/PN01288PM-PN01289PM-PN00015MM/json/2020-1/2023-1/ing