Librerías R y Python para acceder a la API del ISTAC

En esta ponencia se explicarán las librerías istacpy e istacr.

istacpy
Con este paquete de código abierto https://istacpy.readthedocs.io/en/latest/ podremos consultar y manejar la información que proviene del catálogo de datos abiertos de la API del ISTAC https://datos.canarias.es/api/estadisticas/ utilizando el lenguaje de programación Python.

El paquete se divide en tres módulos: indicadores, recursos estructurales y recursos estadísticos. Se analizarán las funcionalidades de cada uno de ellos y la forma en la que podemos sacar partido a las funciones que proveen.

Dentro del módulo de indicadores se hará especial énfasis en el submódulo istacpy.lite. Dada la naturaleza de un indicador es posible simplificar las operaciones de filtrado y selección de datos. En este concepto se basa el citado submódulo a través de un enfoque de programación orientada a objetos.

Dentro del recorrido por el paquete istacpy se prestará atención a la integración de los datos obtenidos con Pandas, la librería por excelencia de Python para manejo de dataframes.

Por último, se hará un recorrido por los recursos de istacpy disponibles en la web: repositorio de código abierto, página oficial del paquete y documentación.

istacr
R es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el campo de la ciencia de datos y análisis estadístico debido a la facilidad para acceder, visualizar y modificar datos desde un entorno de programación.

Es por esto que el Instituto Canario de Estadística (ISTAC) ha desarrollado una librería en R que permite el acceso a los datos abiertos (open data) publicados en sus APIs. Esta librería permite acceder a las APIs de indicadores, recursos estructurales y recursos estadísticos, cuyos datos son accesibles directamente desde unas funciones sencillas disponibles en la librería istacr.

Una de las ventajas que supone el uso de esta librería es el acceso a las cartografías disponible en la API del ISTAC y representar los datos en ellas, de esta forma se pueden realizar análisis estadísticos de una forma más dinámica y visual.

Por último, esta librería permite ser integrada con otras herramientas como RShiny, de manera que se pueden generar cuadros de mandos en un entorno web con pocas líneas de código.