series-tiempo-ar 0.0.3

Módulos para extraer, analizar y compilar series de tiempo documentadas en catálogos de datos abiertos basados en el perfil de metadatos del Paquete de Apertura de Datos.

# Series de Tiempo Argentina

[](https://coveralls.io/github/datosgobar/series-tiempo-ar?branch=master)
[](https://travis-ci.org/datosgobar/series-tiempo-ar)
[](http://badge.fury.io/py/series-tiempo-ar)
[](https://waffle.io/datosgobar/series-tiempo-ar)
[](http://series-tiempo-ar.readthedocs.org/en/latest/?badge=latest)

Módulos para extraer, analizar y compilar series de tiempo documentadas en catálogos de datos abiertos basados en el perfil de metadatos del Paquete de Apertura de Datos.

* Versión python: 2
* Licencia: MIT license
* Documentación: https://series-tiempo-ar.readthedocs.io

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## Indice

- [Series de Tiempo Argentina](#series-de-tiempo-argentina)
- [Instalación](#instalaci%C3%B3n)
- [Uso](#uso)
- [Tests](#tests)
- [Contacto](#contacto)

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## Instalación

* **Producción:** Desde cualquier parte

```bash
$ pip install series-tiempo-ar
```

* **Desarrollo:** Clonar este repositorio, y desde su raíz, ejecutar:
```bash
$ pip install -e .
```

## Uso

*Este paquete todavía está en desarrollo incipiente y su funcionalidad no está documentada ni lista para ser distribuida.*

## Tests

Los tests se corren con `nose`. Desde la raíz del repositorio:

**Configuración inicial:**

```bash
$ pip install -r requirements_dev.txt
$ mkdir tests/temp
```

**Correr la suite de tests:**

```bash
$ nosetests
```

## Contacto

Te invitamos a [crearnos un issue](https://github.com/datosgobar/series-tiempo-ar/issues/new?title=Encontre un bug en series-tiempo-ar) en caso de que encuentres algún bug o tengas feedback de alguna parte de `series-tiempo-ar`.

Para todo lo demás, podés mandarnos tu comentario o consulta a [[e-mail]](mailto:[e-mail]).


History
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0.0.3 (2017-10-18)
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* Restauro la validación `validate_df_shape` que está testeada y corregida.
* Flexibilizo al límite el máximo de missings admitidos en una serie (999 missings por cada 1000 valores).

0.0.2 (2017-10-10)
------------------

* Bug fix: elimino temporalmente validación `validate_df_shape` que tiene algún error en el tratamiento de los tipos.

0.0.1 (2017-10-08)
------------------

* Primer release a PyPI.
* Release todavía no documentado.