Paquete de R para interactuar con dos API's de datos de INEGI (Instituto de estadísticas oficiales de México). Las dos funciones principales, serie_inegi() y denue_inegi() son wrappers de los paquetes "xml", "zoo" y transformaciones usando "plyr".

• serie_inegi() - Obtiene una serie de datos del API de indicadores, parsea y retorna un data.frame con valores y fechas o una lista con un data.frame y valores de metadatos.
• denue_inegi() - Obtiene negocios registrados en el DENUE (Registro de unidades económicas) en un radio específico de coordenadas.

A grandes razgos, el paquete se divide en 3:

• Funciones básicas (las dos previamente descritas).
• Funciones auxiliares. Por ejemplo, YoY()para calcular cambios anuales.
• Funciones wrappers para simplificar algunas tareas comunes sin necesidad de consultar directamente la documentación del INEGI. Por ejemplo tasa_PIB() para obtener la tasa de crecimiento del PIB.

R Package to interact with two API's from INEGI (Oficial statistics agency of Mexico). Both main functions serie_inegi() and denue_inegi() are wrappers of functions in packages "xml", "zoo" and some tidy data transformations using "plyr"

• serie_inegi() - Queries a data series from the INEGI API and returns the values with date and metadata in a data.frame object or a list with data.frame and corresponding metadata information.
• denue_inegi() - Queries the DENUE API (National economic unit database) and returns businesses in a circle around a given coordinate

The entire package can be summarized in 3:

• Basic query functions (previously described).
• Auxiliary functions. For example, YoY()to calculate Year-Over-Year changes.
• Wrapper functions to simplify some common tasks without further documentation. For example tasa_PIB() to get Year-over-year growth rate for GDP.

#Ejemplos

Obtenemos el paquete desde github, usando devtools:

#install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("Eflores89/inegiR")
  #Paquetes dependientes: zoo, XML, plyr
library(inegiR)

Para traer la inflación general, existen dos métodos (el más general y el shortcut implementado mediante una función wrapper).

Primero, el más general, que sirve para todas las series...

Se debe obtener un token del API del INEGI que se otorga mediante un registro gratis de tu correo en esta liga: http://www.inegi.org.mx/desarrolladores/indicadores/apiindicadores.aspx. En esa liga también están todos los indicadores y su url correspondiente

token<-"abc123"

La inflación no es más que el cambio porcentual en el Indice Nacional de Precios al Consumidor (INPC), por lo que primero debemos obtener este indicador. En el sitio del API del INEGI encontramos la serie en XML:

urlINPC<-"http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216064/00000/es/false/xml/"
#Obtener datos
INPC<-serie_inegi(urlINPC,token)
#ver datos
tail(INPC)
# Fechas         Valores
# 2014-12-01   116.05900000
# 2015-01-01   115.95400000
# 2015-02-01   116.17400000
# 2015-03-01   116.64700000
# 2015-04-01   116.34500000
# 2015-05-01   115.76400000

Si queremos saber todos los metadatos (Nombre de serie, última actualización, región, unidad, número de indicador y frecuencia), retornamos una lista con el argumento metadata = TRUE.

INPC_Metadata<-serie_inegi(urlINPC,token, metadata = TRUE)
class(INPC_Metadata)
# [1] "list"

Si queremos acceder a uno de estos datos:

INPC_Metadata$MetaData$UltimaActualizacion
[1] "2015/06/09"

Regresando al ejemplo de la inflación, para obtener el cambio porcentual anual, aplicamos la función de YoY()

Inflacion<-YoY(INPC$Valores,12,decimal=FALSE)
# a df con fechas
Inflacion<-cbind.data.frame(Fechas = INPC$Fechas, Inflacion = Inflacion)
#
tail(Inflacion)
# Fechas        Inflacion
# 2014-12-01    4.081322
# 2015-01-01    3.065642
# 2015-02-01    3.000266
# 2015-03-01    3.137075
# 2015-04-01    3.062327
# 2015-05-01    2.876643

El método más directo es usando una función wrapper. Estas funciones incluyen la serie y transformaciones para los indicadores más comunes.

Inflacion_directa<-inflacion_general(token)
tail(Inflacion_directa)
# Fechas        Inflacion
# 2014-12-01    4.081322
# 2015-01-01    3.065642
# 2015-02-01    3.000266
# 2015-03-01    3.137075
# 2015-04-01    3.062327
# 2015-05-01    2.876643

El DENUE es un directorio nacional de unidades económicas recopilado por el INEGI. Es lejos de ser perfecto, pero aún así interesante.

Asumiendo que ya tenemos instalado el paquete, debemos obtener otro token diferente al usado en el API de indicadores, que se encuentra aquí: http://www.inegi.org.mx/desarrolladores/denue/apidenue.aspx.

La función denue_inegi(), trae un data.frame con 18 campos del DENUE (en la documentación en el sitio del INEGI se pueden ver a detalle).

Para obtener todos los negocios a 250 metros a la redonda de la Macro Plaza, en Monterrey, solamente necesitamos el token y las coordenadas del sitio:

token<-"123abc"
latitud_macro<-"25.669194"
longitud_macro<-"-100.309901"
#Obtener negocios
NegociosMacro<-denue_inegi(latitud = latitud_macro, longitud = longitud_macro, token)
#ver solo las primeras dos columnas y 6 observaciones
head(NegociosMacro)[,1:2]
#     id                                       Nombre
# 2918696                   ESTACIONAMIENTO GRAN PLAZA
# 2918698             TEATRO DE LA CIUDAD DE MONTERREY
# 2918723                           CONGRESO DE ESTADO
# 2918793               SECRETARIA DE SALUD DEL ESTADO
# 2974150                           BIBLIOTECA CENTRAL
# 2974215      SOTANO RECURSOS HUMANOS Y ADQUISICIONES

La función acepta cambios en el tamaño de la redonda mediante el argumento metros = 250 y en el tipo de establecimiento, haciendo un match en la descripción del negocio, cambiando el argumento keyword = todos.

#Desarrollo a Futuro Bienvenidas las sugerencias, issues o reporte de bugs, así como extensiones en funcionalidad en: [email protected].