Instructor: Alan Badillo Salas badillo.soft@hotmail.com

El Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) posee un API del Banco de Indicadores. Para utilizarlo es necesario obtener un token ingresando a está página: http://www.beta.inegi.org.mx/servicios/api_biinegi.html

En la sección de Guía para desarrolladores busque dónde dice token.

Una vez obtenido el token por correo electrónico vaya a la sección de Ejemplo para ver como se construye una url similar a esta: http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1/Indicador/1002000001/01/es/false/json/

Extraíga los datos desde python analizando el siguiente ejemplo:

import requests

data = requests.get("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1/Indicador/1002000001/01/es/false/json/TOKEN")

print data.content

• Construye las url para los indicadores 1002000002 (población total de hombres) y 1002000003 (población total de mujeres) de las áreas geográficas 00 (Todo el país) hasta la 32 (Zacatecas) y datos más recientes true.

Para cada entidad se obtendrá un json similar a este:

{
	"Data": {
		"GeneralNote": "Esta información se actualiza cada cinco años mediante los Censos y Conteos de población y vivienda.",
		"GeneralSource": null,
		"Serie": [
			{
				"CurrentValue": "1563460",
				"DescriptionPeriod": "2010",
				"NotesPeriod": "Incluye a la población estimada, la cual corresponde a las viviendas sin información de ocupantes.La información es censal y está referida al 12 de junio de 2010.",
				"SourcesPeriod": "INEGI Censo de Población y Vivienda 2010.",
				"TimePeriod": "2010",
				"ValueStatus": "Definitiva"
			}
		]
	},
	"MetaData": {
		"CreationDate": "20/02/2017 01:00:10 p. m.",
		"Freq": "Quinquenal",
		"Indicator": 1002000003,
		"LastUpdate": "",
		"Name": "Población total mujeres",
		"NoOfDecimals": "0",
		"Unit": "Número de personas",
		"Region": "Baja California,Estatal"
	}
}

Por cada área geográfica construye una gráfica de pastel entre la población total de hombres y la población total de mujeres. Guarda la gráfica mediante plt.savefig() con el nombre de archivo construido a partir del área geográfica y nombre de la región, ten en cuenta que la , se deberá reemplazar por -. Observa que en MetaData>Region se encuentra el nombre de la región. El formato será similar a este:

...
# area <- "02"
# nombre <- "Baja California,Estatal".replace(",", " - ")
plt.savefig("%s. %s.png" % (area, nombre))
...

Pseudo-código:

# Importar requestsmatplotlib
# definir TOKEN = "..."
# definir URL_API = "http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1/Indicador"
# Para cada area en ["00" hasta "32"]:
# 	url_hombres = "%s/1002000002/%s/es/true/json/%s" %(URL_API, area, TOKEN)
# 	url_mujeres = "%s/1002000003/%s/es/true/json/%s" %(URL_API, area, TOKEN)
#	Obtener `json_hombres` de url_hombres mediante requests
#	Obtener `json_mujeres` de url_mujeres mediante requests
#	Obtener `total_hombres` de json_hombres>Data>Serie>CurrentValue
#	Obtener `total_mujeres` de json_mujeres>Data>Serie>CurrentValue
#	Construir una gráfica de pastel que represente el total de hombres y mujeres
#	> tome en cuenta los sizes y labels (ver sesion_6>test_plot.1.py)
#	Obtener `nombre_region` de json_hombres>MetaData>Region
#	nombre_archivo = "%s. %s.png" % (area, nombre_region.replace(",", " - "))
#	Guardar la gráfica en el archivo nombre_archivo

Basado en el Proyecto 1 se requiere un sistema que genere histogramas por área geográficas con las siguientes propiedades:

• Cada histograma tomará los datos de los indicadores 1002000002 (población total de hombres) y 1002000003 (población total de mujeres).

• Se deberán cargar todos los datos por lo que datos más recientes tendrá false.

• En el eje de las x del histograma se deberán mostrar los años extraídos de Data>Serie>TimePeriod.

• En cada TimePeriod habrán dos barras: una azul con la población total de hombres y otra rosa para la población total de mujeres.

• El título de la gráfica se construirá a partir del área geográfica y la región.

• En la gráfica se deberá mostrar una leyenda que muestre que azul es la población total de hombres y rosa la población total de mujeres.

• Las gráficas se guardarán como en el Proyecto 1 pero con hist antes de .png.

El indicador 6200240329 (ingreso corriente total promedio trimestral por hogar) y 6200240360 (Gasto corriente total promedio trimestral por hogar) nos ayudarán a construir un indicador llamado nivel de riqueza de la siguiente forma: Si I es el ingreso y G el gasto entonces R = (2 * I - G) / (I + G) nos indican cual es el nivel de ingreso corriente total promedio trimestral por hogar retenido después del gasto, es decir el nivel de riqueza.

• Construye un excel que contenga las 32 entidades con los datos de las siguientes columnas y rellena los datos manualmente o mediante el API del INEGI.

Entidad - El nombre de la entidad, ejemplo, Hidalgo

Area - Área geográfica del INEGI para la entidad, ejemplo, 02

Capital - La capital del estado, ejemplo, Pachuca de Soto

Latitud - Latitud de la capital del estado, ejemplo, 20.0825159

Longitud - Longitud de la capital del estado, ejemplo, -98.7917974

Ingresos - El indicador 6200240329

Gastos - El indicador 6200240360

Riqueza - El indicador construido R = (2 * I - G) / (I + G)

• Obtener el mínimo de riqueza y el máximo del indicador de riqueza y guardarlos en dos celdas que desee.

• Crear un cuarto indicador llamado Color el cual contendrá un color según int(3 * (R - MIN) / (MAX - MIN)): 0 - Rojo, 1 - Naranja, 2 - Amarillo, 3 - Verde.

• Tomar cada entidad del excel para pintar un punto centrado en la latitud y longitud de la capital de cada entidad y colorear el punto según el color de su indicador de riqueza.

• Guardar la gráfica en una imagen.

Crear un archivo llamado datos_tarea1.csv el cual contenga los siguientes datos:

Nombre, Sexo, Ingresos, Gastos
Ana, Mujer, 12500, 9700
Beto, Hombre, 8900, 6800
Carla, Mujer, 10300, 4300
Daniel, Hombre, 9400, 6200
Estefany, Mujer, 11700, 10300
Fabian, Hombre, 9200, 6500
Gloria, Mujer, 8500, 7200
Hugo, Hombre, 10200, 8100
Ilse, Mujer, 12100, 9200
Juan, Hombre, 12300, 11200
Maria, Mujer, 11900, 3200
Nicolas, Hombre, 10800, 5500
Paty, Mujer, 9600, 9200
Raul, Hombre, 8900, 4800

Crer un programa que tome los datos del archivo csv y los transforme a una matriz y posteriormente a una lista de diccionarios.

Crear un programa que encuentre a la persona con mayor ingresos y a la persona con mayores gastos.

Crear un archivo de excel con el siguiente formato:

Excel - Hoja 1 B4:D8

Nombre	Ingresos	Gastos
Ana	17200		6800
Beto	15300		9500
Carla	12600		7600
Daniel	15400		3400

Excel - Hoja 1 B11:D15

Nombre	Ingresos	Gastos
Ana	16400		7900
Beto	17800		8400
Carla	14300		5600
Daniel	15900		3600

Excel - Hoja 1 B19:D22

Nombre	Ingresos	Gastos
Ana	12300		9200
Beto	18500		7900
Carla	19200		10300
Daniel	13600		7800

Leer los datos en listas de diccionarios llamados enero, febrero y marzo que contengan los datos de cada persona para el periodo indicado.

Python - Ejemplo

enero = [
	{
		"Nombre": "Ana",
		"Ingresos": 17200,
		"Gastos": 6800
	},
	{
		"Nombre": "Beto",
		"Ingresos": 15300,
		"Gastos": 9500
	},
	...
]

febrero = [
	{
		"Nombre": "Ana",
		"Ingresos": 16400,
		"Gastos": 7900
	},
	{
		"Nombre": "Beto",
		"Ingresos": 17800,
		"Gastos": 8400
	},
	...
]

...

Crear una lista de diccionarios llamado total que contenga los datos para cada persona de Nombre, Ingresos y Gastos sumando el total de ingresos para los meses enero, febrero y marzo.

Python - Ejemplo

total = [
	{
		"Nombre": "Ana",
		"Ingresos": 45900,
		"Gastos": 23900
	},
	{
		"Nombre": "Beto",
		"Ingresos": 51600,
		"Gastos": 25800
	},
	...
]

Solución: youtube.com/watch?v=z21ldstYW1E