MacarenaOrtt
commented
2 years ago Hola Ezequiel, como estas? Aprobado el pull request de este issue. De todos modos, te dejo algunos comentarios de cosas para corregir para los próximos:
- Evitar en lo posible el armado de funciones cuando no se van a utilizar de forma asidua o que apliquen para muchos datasets a la vez, o en todo caso, limitar la función a la limpieza del dataset y no al request de la información.
- Evitar los multiples requests cuando no sean necesarios. En este caso, se esta descargando dos veces el mismo archivo cuando en realidad es necesario hacerlo una sola vez y luego para cada dataset levantar el request.content cambiando solo la hoja sobre la que se esta trabajando.
- En la función que arregla el formato de la fecha, no es necesario replicar el if cuando los quarters tienen el asterisco, se puede reducir el código haciendo al principio un replace del * y luego reemplazar los Q por las respectivas fechas.
Para las próximas resoluciones, sería mejor si en el título nos podes indicar el nombre del issue o en todo caso el nombre del dataset (como esta especificado en el issue), ya que por numero nos es mas difícil buscarlo.
Saludos!
eze2286
Buenas tardes, adjunto código con resolución del ISSUE. Como comentario informo que ambos datasets (Supply Approach y Expenditure Approach) los subí a un repositorio de prueba llamado "Prueba_Paraguay Macro Basics", con el N°1445, y los datasets son "Activity - Paraguay - BCP - Gross Domestic Product - Supply Approach", N°8662 y "Activity - Paraguay - BCP - Gross Domestic Product - Expenditure Approach", N°8663. Lo que hice fue, en primer lugar acceder mediante web scraping al ultimo informe correspondiente a la fecha, para luego con ese acceso poder trabajarlo. Esto es dinámico, por lo cual, al incorporarse un informe nuevo, el código va a traer ese informe. Luego armé una función para acomodar las fechas ya que las mismas están por cuatrimestre. Luego diseñé la función build_dataset(url, encabezados, sheet_name) con la cual se realiza el proceso de construcción del dataset. Una cuestión importante es que el parámetro sheet_name de la función, en caso de indicarse 0 trae la información de Supply Approach y en caso de ser 1 trae la información de Expenditure Approach. Está armado de forma dinámica para que en caso de que en un futuro agreguen mas o menos columnas adecuarse a tal situación. Por ultimo en el código instancio los dos datasets mediante las variables PBI_oferta y PBI_gasto. Asi mismo, les comento que en forma de comentarios en el código también esta el proceso de creación del repo y datasets y el envío de los mismos hacia Alphacast.
Muchas gracias. Saludos.