economista 0.4.0

La biblioteca definitiva para datos, análisis e investigación económica aplicada en Python.

economista.py

economista es la biblioteca definitiva para datos, análisis e investigación económica aplicada en Python.

El objetivo es ofrecer una capa económica sobre el ecosistema científico de Python para obtener, normalizar, analizar, modelar y visualizar datos económicos con metadatos reproducibles.

economista.py no busca reemplazar a pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn, linearmodels, xarray, matplotlib o plotly. Busca integrarlos, organizarlos y especializarlos para resolver problemas reales de economía aplicada.

Una capa económica para el ecosistema científico de Python.

Estado

Proyecto en fase fundacional. La API pública todavía no es estable.

Instalación

pip install economista

La instalación base incluye los conectores de datos, por lo que no necesitas extras para empezar a trabajar con World Bank/WDI e IMF DataMapper API v2.

World Bank/WDI

from economista import data

ds = data.fetch(
    source="world_bank",
    dataset="wdi",
    indicator="NY.GDP.MKTP.CD",
    geo=["MEX", "COL"],
    start=2000,
    end=2024,
)

df = ds.to_pandas()
metadata = ds.metadata.to_dict()

data.fetch devuelve un EconDataset: un DataFrame de pandas acompañado de metadata económica, esquema e historial mínimo de consulta.

También puedes explorar catálogos de datos. data.search devuelve un DataFrame por default para que sea cómodo en notebooks:

indicadores = data.search(
    source="world_bank",
    query="GDP current US dollars",
    kind="indicators",
)

También sirve para encontrar códigos de países sin conocer ISO2 o ISO3:

paises = data.search(
    source="world_bank",
    query="Mexico",
    kind="geos",
)

IMF DataMapper API v2

economista incluye un conector para la API pública IMF DataMapper API v2. Es una superficie anual y curada de indicadores IMF —incluidos WEO, Fiscal Monitor y otros datasets publicados en DataMapper—, no un reemplazo del API SDMX completo de IMF.

crecimiento = data.fetch(
    source="imf",
    indicator="NGDP_RPCH",
    geo=["MEX", "COL"],
    start=2020,
    end=2025,
)

indicadores_imf = data.search(
    source="imf",
    query="real GDP growth",
    kind="indicators",
    dataset="WEO",
)

Cada observación conserva el dataset de procedencia que reporta IMF en la columna dataset y sus unidades. El catálogo de indicadores expone también el año de proyección cuando IMF lo publica; consúltalo antes de tratar una serie como datos observados.

Puedes buscar en todos los conectores registrados omitiendo source, limitar resultados con limit=25 o traer todo con limit=None:

resultados = data.search(query="external debt", kind="all")

La búsqueda actual es lexical sobre catálogos oficiales. No usa embeddings, modelos de lenguaje ni verifica todavía cobertura completa indicador-país.

Alcance actual

El MVP incluye World Bank/WDI e IMF DataMapper API v2, esquema canónico, metadata, exportación CSV/JSON/Parquet, caché local mínima y exploración tabular de catálogos. FRED, INEGI y carga local CSV/Excel serán los siguientes cortes.

Ejemplos interactivos:

• examples/data_search_exploration.ipynb
• examples/data_world_bank_wdi.ipynb
• examples/data_imf_datamapper_weo.ipynb

La documentación por conector está en docs/data/.

Desarrollo

La guia para instalar, probar y trabajar localmente en el paquete esta en docs/development/handbook.md.