#Instalando paqueteria “sierbanxicor”. #Extrayendo datos.
#Una pequeña gráfica. #Cómo crear un data frame a través de la información bajada. #Cómo crear una serie de tiempo a través de la información bajada.

#Instalando paqueteria sierbanxicor Esta paqueteria es exclusiva para el uso de datos de BANXICO, para ello lo instalaremos con el comando install.package:

#install.packages("sierbanxicor")

Una vez instalado, lo ejecutaremos con library para ver que se haya descargado bien.

library(siebanxicor)
## Warning: package 'siebanxicor' was built under R version 3.6.3

#Extrayendo datos. Para la extracción de datos, requerimos dos cosas: 1) un token generado a través de la página de BANXICO y 2) el directorio y nombre de la variable a escoger, ejemplo:

setToken("b5c3d0428277c7ec4b7a18d1a15e492622a286ebff0b28354a615ddc3d87cc6d")
idSeries<-c("SF43783","SP30578")

Las series “SF43783” y “SP30578” son TIIE 28 y la inflación anual por mes. Una vez realizado lo anterior utilizamos:

series<-getSeriesData(idSeries, "2006-01-01","2020-09-24")

Con ello delimitammos el periodo de los datos a elegir.

#Una pequeña gráfica. Para graficar los datos utilizaremos ggplot2:

#install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.2

Una vez realizado lo anterior escribiremos:

ggplot(NULL, aes(x=date, y=value))+
  geom_line(color="blue", data=getSerieDataFrame(series,"SF43783"))+
  geom_line(color="red",data = getSerieDataFrame(series,"SP30578"))+
  labs(title = "TIIE28 e inflación", subtitle = "Desde enero 2006 a 2020", color="",caption = "Elaborada con datos de BANXICO")+
  labs(x="Tiempo", y= "Porcentaje")

Con lo anterior, podemos graficar los datos, pero no podemos trabajar con ellos, para eso debemos contruir un dataframe o un xts (en caso de series de tiempo).

#Cómo crear un data frame a través de la información bajada. Utilizaremos un comando base data.frame para elaborar nuestra base de datos:

#Convertir a dataframe
TIIE28<-data.frame(series[["SF43783"]][["date"]],series[["SF43783"]][["value"]])
View(TIIE28)

Lo anterior, es la selección de la TIIE28 para formar 2 columnas, una con fecha y otra con los valores. Pero para manejar comodamente e dataframe, debemos reenombrar las variables con reshape:

#install.packages("reshape")
library(reshape)
## Warning: package 'reshape' was built under R version 3.6.3

Y a continuació renombramos (no olvidemos que la columna 1 es la fecha y 2 es el valor):

names(TIIE28)
## [1] "series...SF43783......date..."  "series...SF43783......value..."
TIIE28<-rename(TIIE28, c(series...SF43783......date...="Fecha"))
TIIE28<-rename(TIIE28, c(series...SF43783......value...="Value"))
View(TIIE28)

#Cómo crear una serie de tiempo a través de la información bajada. Por ultimo, para crear una serie de tiempo vamos a requerir la paqueteria xts:

#install.packages(xts)
library(xts)
## Warning: package 'xts' was built under R version 3.6.2
## Loading required package: zoo
## Warning: package 'zoo' was built under R version 3.6.2
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## Registered S3 method overwritten by 'xts':
##   method     from
##   as.zoo.xts zoo

Una vez instalada la paqueria y llamada, utilizaremos:

TIIE<-xts(TIIE28[,2],order.by = as.Date(TIIE28[,1],"%Y/%m/%d"))
View(TIIE)

Recordemos que la columna 2 son los valores y 1 la fecha.