#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:


from datetime import datetime
print(f'Päivitetty {datetime.now()}')


# <h2>Econdb - The Database of Economic Indicators</h2>
# 
# Econdb https://www.econdb.com/ sisältää talouteen liittyviä indikaattoreita (Inflation, Real GDP, Industrial production jne.). Sieltä voit hakea tietyn aikasarjan ja Export-toiminnolla saat Python koodin aikasarjan noutamiseksi Pythoniin.
# 
# Seuraavaa esimerkkiä varten valitsin Econdb:n etusivulta indikaattoriksi Real GDP ja tämän jälkeen alueeksi Europe - Finland. Vastaavalla tavalla etsin Ruotsin bkt:n liittyvän aikasarjan.

# In[2]:


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


# <h3>Haku tickerin perusteella</h3>

# In[3]:


# Suomen bruttokansantuotteen reaaliarvot
df1 = pd.read_csv(
	'https://www.econdb.com/api/series/RGDPFI/?format=csv&token=cf0f7bfc258b3e2385ce8636d8ea32354b4aa389',
	index_col='Date', parse_dates=['Date'])

# Ruotsin bruttokansantuotteen reaaliarvot
df2 = pd.read_csv(
	'https://www.econdb.com/api/series/RGDPSE/?format=csv&token=734cfbaeb40b6158183af0fc4842e14c589bbb83',
	index_col='Date', parse_dates=['Date'])

# Yhdistetään datat ja muutetaan arvot muutosprosenteiksi
df = pd.concat([df1.pct_change()*100, df2.pct_change()*100], axis=1)
df.columns = ['Finland', 'Sweden']
df


# In[4]:


# BKT:n muutosprosentit viivakaaviona

df.plot()
plt.axhline(y=0, color = 'black', linewidth = 1, linestyle = '--')
plt.title('BKT:n muutokset vuosineljänneksittäin')
plt.ylabel('Muutosprosentti')