Skip to main content

API - Observatorio de gestión pública e inteligencia de mercados

Project description

Observatorio FCCA

Observatorio de gestión pública e inteligencia de mercados

El objetivo de esta paquetería es proporcionar a la comunidad científica y académica, tanto Mexicana como extranjera, una función que pueda conectarse a las bases de datos del Observatorio de Gestión Pública Inteligencia de Mercado (OGPIM), a efecto de descargar los precios históricos de granos, frutas y hortalizas recopilados por el Sistema Nacional de Información e integración de Mercados (SNIIM) de la Secretaría de Economía del Gobierno de la República Mexicana.

Esta función en Python es un resultado de los esfuerzos de investigación del Dr. Oscar Valdemar De la Torre Torres y de los trabajos de tesis doctoral dirigidos a Felipe Andoni Luna Campos y Rodolfo López. Esto con apoyo de beca a estos últimos dos por parte de la Secretaría ce ciencia, humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHT).

De manera complementaria, esta aplicación se realizó con proyectos concurrentes patrocinados por la Coordinación de la Investigación de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo y el Instituto de Ciencia, Tecnología e Innovación del gobierno del estado de Michoacán.

El objetivo de la función es tener acceso sencillo, a través de Python, a los precios de estos bienes para fines de investigación tanto académica como de mercado.

Para acceder a la creación de su usuario y password, es necesario visitar el acceso a la base de datos del OGPIM y enviar un correo a 1803672F@umich.mx.

Consulte aquí la lista de productos y claves

Ejemplo 1. Debe indicar el preduct_key y fecha (YYYY-MM-DD)

from observatoriofcca import sniimapp

username = 'USUARIO'   
password = 'PASSWORD'  

client = sniimapp.sniimapp_precios(username=username,password=password)

prices = client.get_sniim_precios(
    product_key="FH-CD42", date_start="2024-02-01", date_end="2024-04-10"
)

print(prices)

Ejemplo 2. Para convertir los datos a un Dataframe solo debe utilizar la libreria pandas como se muestra a continuación.

from observatoriofcca import sniimapp
import pandas as pd

username = 'USUARIO'
password = 'PASSWORD'

client = sniimapp.sniimapp_precios(username=username,password=password)

prices = client.get_sniim_precios(
    product_key="G-FCO", date_start="2024-02-01", date_end="2024-04-10"
)

for key, val in prices.items():
    if isinstance(val, list) and all(isinstance(item,dict) for item in val):
        df = pd.DataFrame(val)
print(df)

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

observatoriofcca-0.1.15.tar.gz (3.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

observatoriofcca-0.1.15-py3-none-any.whl (3.5 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file observatoriofcca-0.1.15.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: observatoriofcca-0.1.15.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 3.2 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.8.0 colorama/0.4.4 importlib-metadata/4.6.4 keyring/23.5.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/34.0 requests-toolbelt/0.9.1 requests/2.25.1 rfc3986/1.5.0 tqdm/4.66.4 urllib3/1.26.5 CPython/3.10.12

File hashes

Hashes for observatoriofcca-0.1.15.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 1bfb6cd8dafb5f73186c9f960703b276bf3b6a9823b16c9aaae3db69076cb706
MD5 5309a4d62379f2ac731744b358770284
BLAKE2b-256 e1acd686cf05779fef0bf8dac4776d285856b7ef86c1a792d0ee8eb34813198d

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file observatoriofcca-0.1.15-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: observatoriofcca-0.1.15-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 3.5 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.8.0 colorama/0.4.4 importlib-metadata/4.6.4 keyring/23.5.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/34.0 requests-toolbelt/0.9.1 requests/2.25.1 rfc3986/1.5.0 tqdm/4.66.4 urllib3/1.26.5 CPython/3.10.12

File hashes

Hashes for observatoriofcca-0.1.15-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 0197519eea6e40bfb4f2b704f27042f1a610baae1354379819dbd2075f6ee581
MD5 278dc6f0094f188b08733daf24418d51
BLAKE2b-256 1ceda0c6360d1040b97c3fa5d571143203ae59597fc410090cca0acb05ab2548

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page