BLS API 未返回 CUUR0000SA0 系列早于 2022 年 1 月的数据

Question

我正在使用美国劳工统计局 (BLS) API 检索 CUUR0000SA0 系列的消费者价格指数 (CPI) 数据。我的目标是获取2020年4月至2024年4月的CPI数据。但是，API响应仅包含2022年1月开始的数据，我无法检索该日期之前的数据。

这是我用来发出 API 请求的代码：

import requests
import json
import pandas as pd

# Constants
CPI_URL = "https://api.bls.gov/publicAPI/v2/timeseries/data/"
API_KEY = "<<MY API KEY>>"

# Function to get CPI data from the API
def get_cpi_data(start_year, end_year):
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = json.dumps({
        "seriesid": ["CUUR0000SA0"],
        "startyear": str(start_year),
        "endyear": str(end_year),
        "registrationkey": API_KEY
    })
    response = requests.post(CPI_URL, headers=headers, data=data)
    response_json = response.json()
    
    # Print the API response for debugging purposes
    print(json.dumps(response_json, indent=4))
    
    return response_json

# Test the function with a range of years
start_year = 2020
end_year = 2024  

try:
    cpi_data = get_cpi_data(start_year, end_year)
except ValueError as e:
    print(e)

API 响应包含以下数据（此处被截断以节省空间）：

{
"status": "REQUEST_SUCCEEDED",
"responseTime": 155,
"message": [],
"Results": {
    "series": [
        {
            "seriesID": "CUUR0000SA0",
            "data": [
                {
                    "year": "2024",
                    "period": "M04",
                    "periodName": "April",
                    "latest": "true",
                    "value": "313.548",
                    "footnotes": [
                        {}
                    ]
                },
                ...
                {
                    "year": "2022",
                    "period": "M01",
                    "periodName": "January",
                    "value": "281.148",
                    "footnotes": [
                        {}
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

问题：

为什么我的 API 请求中没有返回 2022 年 1 月之前几个月（包括 2020 年 4 月）的数据？ API 请求中是否需要任何特定限制或额外参数来检索所需数据？

一些来源

BLS API 信息在这里：https://www.bls.gov/developers/api_signature_v2.htm

该系列的文本文件可以追溯到几十年前（但在 2023 年 3 月之后不再提供）：https://download.bls.gov/pub/time.series/cu/cu.data.1.AllItems

Answer 1

基于 BLS API 文档和 Twitter 的帮助 (https://x.com/ernietedeschi/status/1792358211271479510)，我修改了方法以循环多年，以确保获得所需的所有数据点。这是有效的更新代码：

import requests
import json
import pandas as pd

# Constants
CPI_URL = "https://api.bls.gov/publicAPI/v2/timeseries/data/"
API_KEY = ""

# Function to get CPI data for a specific year
def get_cpi_data_for_year(year):
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = json.dumps({
        "seriesid": ["CUUR0000SA0"],
        "startyear": str(year),
        "endyear": str(year),
        "registrationkey": API_KEY
    })
    response = requests.post(CPI_URL, headers=headers, data=data)
    response_json = response.json()
    
    # Print the API response for debugging purposes
    print(json.dumps(response_json, indent=4))
    
    return response_json

# Function to get CPI data for a range of years
def get_cpi_data_range(start_year, end_year):
    all_data = []
    for year in range(start_year, end_year + 1):
        response_json = get_cpi_data_for_year(year)
        if response_json['status'] == 'REQUEST_SUCCEEDED':
            series_data = response_json['Results']['series'][0]['data']
            for item in series_data:
                all_data.append({
                    "year": item['year'],
                    "period": item['period'],
                    "value": item['value']
                })
    
    # Convert to DataFrame
    df = pd.DataFrame(all_data)
    return df

# Get data for the range 2016 to 2024
start_year = 2016
end_year = 2024

try:
    cpi_data_df = get_cpi_data_range(start_year, end_year)
    print(cpi_data_df)
except ValueError as e:
    print(e)

通过按年份拆分查询并合并结果，我成功检索了从 2016 年到 2024 年整个范围的数据。这种方法解决了在单个请求中检索多个年份的限制。