Descargar y visualizar datos ESIOS API (REE) en Python

La API de ESIOS, desarrollada y mantenida por Red Eléctrica de España (REE) pone a disposición de los usuarios diferentes endpoints para descargar distintos tipos de datos. El principal endpoint es indicators.

Dentro de indicators, puedes descargar cualquiera de los indicadores que veis en la aplicación web interactiva de ESIOS.

https://www.esios.ree.es/

En esta lección, te explicamos cómo a través de la programación de Python.

Desde conseguir toda la lista completa de indicadores con sus descripciones, pasando por la obtención del token que valide tus llamadas a la API, hasta exportarla a un Excel para tenerlo de referencia.

El token no deberías dejarlo en el código a simple vista, sino almacenado en un archivo para que, en caso de compartir tu código con otras personas, no se pasen de frenada con las llamadas a la API.

Recuerda que el administrador de la API podría invalidar tu acceso si ve comportamientos anómalos en el uso de la API como la aplicación de bots que no paran de solicitar datos.

Una vez tenemos la lista de todos los indicadores que podemos descargar, con sus respectivos códigos de identificación, y la gestión del token para mantenerlo privado, pasamos a descargar y preprocesar los datos de un indicador específico para exportarlos a un fichero de Excel.

Además de personalizar la solicitud de datos a la API especificando un rango temporal, aprenderás cómo encapsular todo el proceso en una función para ahorrarte escribir las mismas línea en diferentes proyectos.

Para ello, crearás un módulo personalizado (un archivo de Python), donde colocarás la función.

Esta función podrás llamarla desde cualquier otro archivo de código siempre que importes el módulo que te enseño a crear paso a paso.

En este tutorial, no solo aprenderás a usar el módulo que acabamos de crear en la anterior lección, sino que además descargarás los datos de múltiples indicadores a la vez utilizando un bucle for.

Los múltiples indicadores serán combinados en una tabla para exportarla a un Excel, que usaremos en la siguiente lección.

En esta lección visualizaremos los múltiples indicadores que habíamos exportado a un Excel en la lección anterior. Para ello, usaremos la librería de plotly, que nos permite crear gráficas interactivas con las que comparar las distintas generaciones a lo largo del tiempo.

En base al código que os he enseñado durante el curso, he creado una librería open-source que optimiza la descarga y preprocesado de datos automáticamente.

Accede a los tutoriales de ejemplo (notebooks de Python) en el repositorio de GitHub: https://github.com/datons/python-esios/