- लेख में लेखक अपने सबसे पसंदीदा API, यानी यूरोपीय सेंट्रल बैंक वेबसाइट के zipfile, के बारे में बताते हैं, जो यह ऐतिहासिक डेटा देता है कि euro दूसरी मुद्राओं के मुकाबले किस स्थिति में था।
- लेखक दिखाते हैं कि curl, gunzip, sqlite3, pandas जैसे विभिन्न टूल्स का उपयोग करके zipfile से डेटा कैसे डाउनलोड, अनज़िप और query किया जा सकता है।
- zipfile से मिला डेटा "wide" फ़ॉर्मेट में है, जिसमें date कॉलम और हर मुद्रा के लिए अतिरिक्त कॉलम हैं, जो filtering और aggregation के लिए आदर्श नहीं है।
- लेखक pandas का उपयोग करके डेटा को "wide" फ़ॉर्मेट से "long" फ़ॉर्मेट में बदलने की प्रक्रिया, यानी "melting", दिखाते हैं।
- लेखक यह भी बताते हैं कि डेटा में एक समस्या है: हर लाइन के अंत में मौजूद trailing comma melting प्रक्रिया में बाधा डालता है। इसे pandas की method chain में
.iloc[:, :-1] जोड़कर हल किया जाता है।
- लेखक मानते हैं कि इस डेटा को संभालने के लिए "data preparation" का काम ज़रूरी है, लेकिन यह भी कहते हैं कि ECB foreign exchange डेटा अन्य open data releases की तुलना में अपेक्षाकृत आसानी से संभाला जा सकता है।
- इसके बाद लेखक दिखाते हैं कि साफ़ किए गए डेटा को csvbase टेबल में कैसे upload किया जाए और gnuplot का उपयोग करके डेटा का ग्राफ़ कैसे बनाया जाए।
- लेखक DuckDB नाम के एक टूल का भी परिचय देते हैं, जो sqlite जैसा है लेकिन columnar है, और दिखाते हैं कि इसके ज़रिए HTTP से सीधे csv को table file में कैसे लोड किया जा सकता है।
- लेखक यह भी कहते हैं कि open data, open API की तरह काम कर सकता है, और डेटा एक्सचेंज फ़ॉर्मेट के रूप में ECB के zipfile की सरलता की प्रशंसा करते हैं।
- लेखक euro का संक्षिप्त इतिहास भी बताते हैं और समझाते हैं कि 2000 में पहली बार लॉन्च होने पर यह डॉलर के मुकाबले कमजोर क्यों था।
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