API de données | DRC Data

Principes

Requêtes GET uniquement, réponses JSON en UTF-8 ; les valeurs manquantes valent null.
Une série est désignée par son identifiant numérique ou par son slug stable (préférable dans vos scripts), par exemple ipc-ipc.
Chaque observation est datée du premier jour de sa période (2023-01-01 pour l'année 2023) et porte son libellé de période (2023, 2021-10…).
Les réponses sont mises en cache 10 minutes : juste après une mise à jour, un résultat peut rester ancien quelques minutes.

Liste des séries

GET https://drc-data.org/api/series/

Filtres facultatifs : sector (identifiant du secteur), frequency (A, Q, M, W, D), q (texte cherché dans le titre, le slug et les mots-clés). Chaque élément donne le titre, le secteur, l'unité, la fréquence, la couverture, la dernière valeur et sa variation.

{
  "count": 223,
  "results": [{
    "id": 64, "slug": "reel-pib-reel-usd", "title": "PIB réel",
    "unit": "USD", "multiplier": 1, "frequency": "A",
    "coverage": {"start": "1960-01-01", "end": "2023-12-31"},
    "last": {"date": "2023-01-01", "period": "2023", "value": 56862826231.05},
    …
  }]
}

Une série et ses observations

GET https://drc-data.org/api/series/ipc-ipc/?start=2015&transform=yoy

Renvoie les métadonnées complètes de la série (unité, multiplicateur, source, couverture, note méthodologique…) et la liste de ses observations, éventuellement transformées ou agrégées.

Paramètres

Paramètres communs
Paramètre	Valeurs	Rôle
`start`, `end`	`2015`, `2015-06`, `2015-Q2`, `2015-06-30`	Fenêtre de dates, bornes incluses (`end=2020` va jusqu'au 31/12/2020).
`transform`	`level`, `yoy`, `pop`, `index100`, `log`, `diff`	Niveau, glissement annuel, variation d'une période à l'autre, base 100, logarithme, différence première.
`freq`	`A`, `Q`, `M`, `W`, `D`	Agrégation vers une fréquence plus basse uniquement.
`method`	`mean`, `last`, `sum`	Méthode d'agrégation : moyenne (défaut), fin de période, somme.
`base`	une période	Période de référence de la base 100 (défaut : début de la fenêtre).

Les définitions exactes des transformations et des règles d'agrégation sont données dans la méthodologie.

Comparer des séries

GET https://drc-data.org/api/analysis/compare/?series=reel-pib-reel-usd,ipc-ipc&transform=index100&start=2012

Aligne de 1 à 6 séries sur une grille commune (la fréquence la plus basse) et renvoie leurs valeurs alignées ainsi que des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, minimum, maximum, taux de croissance annuel moyen).

Corrélation

GET https://drc-data.org/api/analysis/correlation/?x=ipc-ipc&y=change-tc-indic-moy&max_lag=3

Calcule, sur la période commune de deux séries, les coefficients de Pearson (avec intervalle de confiance à 95 %) et de Spearman, la régression linéaire (pente, constante, R², p-value), le nuage de points et les corrélations décalées. Des avertissements accompagnent le résultat : une corrélation n'établit pas de causalité (voir la méthodologie).

Erreurs et limites

Codes de réponse
Code	Signification
200	Succès.
400	Paramètre invalide ; le message d'erreur précise lequel.
404	Série introuvable ou non publiée.
409	Série sans fréquence renseignée (transformation impossible).
429	Trop de requêtes depuis votre adresse IP : patientez une minute (en-tête `Retry-After`).

Les erreurs sont renvoyées sous la forme {"error": "message"}. Pour un usage intensif (salle de cours, projet partenaire), contactez-nous.

Exemples

Python (pandas)

import pandas as pd
import requests

r = requests.get("https://drc-data.org/api/series/ipc-ipc/", params={"start": "2000"}).json()
serie = pd.Series({o["date"]: o["value"] for o in r["observations"]}, name=r["series"]["title"])

R

library(jsonlite)
r <- fromJSON("https://drc-data.org/api/series/ipc-ipc/?start=2000")
serie <- r$observations[, c("date", "value")]

Pour une récupération ponctuelle, les boutons CSV, Excel et JSON de chaque fiche série suffisent. Pensez à citer la source.