Procesar y visualizar datos MIBGAS

Descubre cómo analizar y visualizar precios de contratos MIBGAS usando Pandas y Matplotlib. Este tutorial te guía por filtrado de datos, manejo de fechas y técnicas de interpolación.

Gráfico lineal mostrando el aumento de precios futuros del gas respecto a los actuales.
F1. Contango visualizado: precios futuros superan a los actuales

Si tengo una fábrica que consume gas natural, no es lo mismo comprarlo para el día siguiente que para el año que viene. Los precios varían según la fecha de entrega, y es importante tener una visión general de cómo se comportan para tomar decisiones de compra.

En la Figura 1 vemos que, en general, los precios futuros son más altos que los precios actuales. Esto es lo que se conoce como contango.

Curioso cómo la bolsa usa la jerga argentina: it takes two to tango.

Todo muy claro, pero… ¿cómo procesamos los datos crudos que proporciona MIBGAS para una visualización que compare de contratos?

Data

Cada fila representa una fecha de negociación para un contrato determinado según cuándo se va a entregar el gas.

  • GDAES_D+1: Día siguiente
  • GMAES: Mes siguiente
  • GQES_Q+1: Trimestre siguiente
  • GYES_Y+1: Año siguiente

En este tutorial trabajamos con los datos de 2024 en formato CSV, obtenidos de MIBGAS.

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/MIBGAS_Data_2024.csv', sep=';', skiprows=1)
Vista previa de datos crudos de MIBGAS en formato CSV con múltiples columnas.
F2. Datos iniciales de MIBGAS antes del procesamiento

Preguntas

  1. ¿Para qué filtrar y renombrar las columnas del DataFrame?
  2. ¿Cómo reestructuramos las categorías de contrato a columnas del DataFrame?
  3. ¿Qué función se usa para convertir texto a fechas?
  4. ¿Cómo visualizar datos directamente desde el DataFrame con una función?
  5. ¿Qué técnica inteligente aplicamos para rellenar datos faltantes en series temporales?
  6. ¿Por qué es importante que la serie temporal esté ordenada por fecha?

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