Regional Govern de les Illes Balears

Illes Balears — Concesiones de subvenciones

Dataset bilingue del Govern de les Illes Balears con las concesiones de subvenciones de la CAIB. CSVs directos en catalan y castellano, alimentados desde BDNS y actualizados trimestralmente.

Ficha tecnica

Formato
CSV bilingue (ca/es)
Cobertura
Se mantienen 4 anos tras la concesion
Actualizacion
Trimestral
Licencia
CC BY
Entidad
Govern de les Illes Balears

Descripcion

Dataset oficial del Govern de les Illes Balears con todas las concesiones de subvenciones de la Comunitat Autonoma. Publicado por la Direccion General de Coordinacion y Transparencia, es un mirror estructurado de los datos de Baleares en la BDNS. El dataset esta disponible en dos idiomas (catalan y castellano) como CSVs independientes.

El alojamiento esta en intranet.caib.es/opendatacataleg/ (a pesar del nombre "intranet", es publico y sin autenticacion), y se accede tambien desde catalegdades.caib.cat que hace redireccion. La retencion de datos es de 4 anos tras la concesion conforme a la normativa de proteccion de datos.

Ejemplos de codigo

Descargar CSVs bilingues curl
# Version castellana
curl -sL -o baleares_subv_es.csv \
  "https://intranet.caib.es/opendatacataleg/dataset/fcdd06a9-bb2e-4b5b-bf3b-a3d48d208e6e/resource/31c679b8-e09d-4260-8573-f825fbe683a8/download/concessions_subvencions_es.csv"

# Version catalana
curl -sL -o baleares_subv_ca.csv \
  "https://intranet.caib.es/opendatacataleg/dataset/fcdd06a9-bb2e-4b5b-bf3b-a3d48d208e6e/resource/3b7c5819-57ec-47fe-8594-d3a0a1985e49/download/concessions_subvencions_ca.csv"
Cargar CSV con pandas python
import pandas as pd

url = 'https://intranet.caib.es/opendatacataleg/dataset/fcdd06a9-bb2e-4b5b-bf3b-a3d48d208e6e/resource/31c679b8-e09d-4260-8573-f825fbe683a8/download/concessions_subvencions_es.csv'

# Baleares suele usar ; como separador; probar ambos si falla
try:
    df = pd.read_csv(url, sep=';', encoding='utf-8')
except Exception:
    df = pd.read_csv(url, sep=',', encoding='utf-8')

print(f'Registros: {len(df):,}')
print(df.columns.tolist())