Baixando dados da ANP com o R

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

Séries sobre derivados de petróleo como a gasolina estão disponíveis no site da ANP. Abaixo um código rápido para baixá-las...


library(XLConnect)
library(ggplot2)
library(png)
library(grid)
library(forecast)

url1 = 'http://www.anp.gov.br/wwwanp/images/Precos/Mensal2001-2012/Brasil.xlsx'
temp = tempfile()
download.file(url1, destfile=temp, mode='wb')
data1 = loadWorkbook(temp)

url2 = 'http://www.anp.gov.br/wwwanp/images/Precos/Mensal2013/MENSAL_BRASIL-DESDE_Jan2013.xlsx'
temp = tempfile()
download.file(url2, destfile=temp, mode='wb')
data2 = loadWorkbook(temp)


tabela1 = readWorksheet(data1, sheet = 1, header = TRUE, startRow = 13)
gasolina1 = tabela1$PRECO.MÉDIO.DISTRIBUIÇÃO[tabela1$PRODUTO=='GASOLINA COMUM']

tabela2 = readWorksheet(data2, sheet = 1, header = TRUE, startRow = 15)
gasolina2 = tabela2$PREÇO.MÉDIO.DISTRIBUIÇÃO[tabela2$PRODUTO=='GASOLINA COMUM']

gasolina = ts(c(gasolina1, gasolina2), start=c(2001,07), freq=12)

E abaixo um gráfico...

Os preços, naturalmente, estão em termos nominais. Fica como exercício para o leitor, considerar a inflação do período... 🙂

[/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/datascience.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/et_pb_column][et_pb_column type="1_2"][et_pb_image admin_label="Imagem" src="https://analisemacro.com.br/wp-content/uploads/2017/11/datascience2.png" show_in_lightbox="off" url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" use_overlay="off" animation="left" sticky="off" align="center" force_fullwidth="off" always_center_on_mobile="on" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid" /][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Criando estratégias de investimento com IA no Python

Análise de Tendência de Mercado com IA usando Python

Análise de Sentimento de Mercado com IA usando Python

Analisando o mercado acionário brasileiro com aprendizado não supervisionado no Python

Analisando Ações do Mercado Acionário Brasileiro usando IA

Otimizando tarefas com técnicas de Engenharia de Prompt aplicadas em IA generativa

Outros artigos relacionados

Criando estratégias de investimento com IA no Python

Imagine ter a capacidade de pedir à inteligência artificial para criar uma estratégia de investimento baseada em indicadores técnicos ou regras específicas. Com o tempo sendo um recurso valioso, nem sempre é possível desenvolver um código por conta própria. Vamos mostrar como a IA, junto com Python, pode facilitar a criação de estratégias de investimento.

Análise de Tendência de Mercado com IA usando Python

Você está analisando o mercado acionário e se concentrando nos preços de uma ação específica. Ao longo dos dias, percebe uma mudança na trajetória dos preços e deseja entender o que está acontecendo por meio de notícias. Como automatizar esse processo de forma eficiente usando IA? Neste exercício, mostramos como utilizar o Python para essa tarefa.

Análise de Sentimento de Mercado com IA usando Python

Ler notícias diárias sobre empresas e ações listadas na bolsa pode ser maçante e cansativo. Mas, e se houvesse uma maneira de simplificar todo esse processo? Mostraremos como a IA generativa pode ajudar a captar o sentimento de notícias sobre companhias, automatizando todo o processo com Python e Gemini.