Search and download official Swiss metadata from the I14Y interoperability plateform of Switzerland using its public IOP API and Console API in any language (“en”, “de”, “fr” or “it”).
You can install the development version of I14Y like so:
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("lgnbhl/I14Y")library(I14Y)You can get the full concept public catalog with
i14y_search_concept():
i14y_search_concept()
#> # A tibble: 451 × 13
#> conceptType id identifier registrationStatus validFrom validTo version
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Numeric 08dbcbbc… AHVN13 Preferred Standard 2007-11-… <NA> 1.0.0
#> 2 CodeList 08db65be… AJOURNEME… Recorded 1996-12-… <NA> 1.0.0
#> 3 Numeric 08db65bf… AJOURNEME… Recorded 1996-12-… <NA> 1.0.0
#> 4 CodeList 08dc0def… ANHVO Recorded 2018-03-… <NA> 1.0.0
#> 5 CodeList 08db556b… ANTICIPAT… Recorded 1996-12-… <NA> 1.0.0
#> 6 Numeric 08dc5e21… AZCHS Recorded 2018-03-… <NA> 1.0.0
#> 7 CodeList 08dd4b4d… BLW_BLV_C… Recorded 2024-12-… <NA> 0.1.0
#> 8 CodeList 08dd50de… BLW_CD_ag… Recorded 2025-01-… <NA> 0.1.1
#> 9 CodeList 08dca65f… BLW_CD_CD… Recorded 2001-02-… 2023-1… 1.0.0
#> 10 CodeList 08dd50e5… BLW_CD_DZ… Recorded 2023-12-… <NA> 1.0.1
#> # ℹ 441 more rows
#> # ℹ 6 more variables: agencyName.cultureCode <chr>, agencyName.text <chr>,
#> # description.cultureCode <chr>, description.text <chr>,
#> # name.cultureCode <chr>, name.text <chr>Search for a specific concept in a given language (“en”, “de”, “fr”
or “it”) with i14y_search_concept():
i14y_search_concept(search = "noga", language = "en")
#> # A tibble: 10 × 13
#> conceptType id identifier registrationStatus validFrom validTo version
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl> <chr>
#> 1 CodeList 08d94604… DV_NOGA_C… Preferred Standard 2007-12-… NA 3.0.0
#> 2 CodeList 08d94604… DV_NOGA_D… Preferred Standard 2007-12-… NA 3.0.0
#> 3 CodeList 08d9f6dd… DV_NOGA_E… Recorded 2007-12-… NA 1.0.0
#> 4 CodeList 08d94604… DV_NOGA_G… Preferred Standard 2007-12-… NA 3.0.0
#> 5 CodeList 08d94604… DV_NOGA_O… Recorded 2007-12-… NA 3.0.0
#> 6 CodeList 08d94603… DV_NOGA_S… Preferred Standard 2007-12-… NA 3.0.0
#> 7 CodeList 08d9f1f9… DV_NOGA_S… Recorded 2007-12-… NA 1.0.0
#> 8 CodeList 08d94604… DV_NOGA_T… Preferred Standard 2007-12-… NA 3.1.0
#> 9 CodeList 08dd28d2… nogaCode Preferred Standard 2025-01-… NA 2.0.0
#> 10 CodeList 08dc481b… nogaCode Preferred Standard 2007-12-… NA 1.0.0
#> # ℹ 6 more variables: agencyName.cultureCode <chr>, agencyName.text <chr>,
#> # description.cultureCode <chr>, description.text <chr>,
#> # name.cultureCode <chr>, name.text <chr>As showed in the conceptType column, some concepts have
the type “CodeList”. You can get the codelist (i.e. the “content”) of a
concept using i14y_get_codelist(), with the value from the
id column.
i14y_get_codelist(
id = "08d94604-e058-62a2-aa25-53f84b974201" # for DV_NOGA_DIVISION
)
#> # A tibble: 88 × 48
#> Code ParentCode Name_de Name_fr Name_it Name_rm Name_en Description_de
#> <chr> <lgl> <chr> <chr> <chr> <lgl> <chr> <lgl>
#> 1 01 NA Landwirtscha… Cultur… Produz… NA Crop a… NA
#> 2 02 NA Forstwirtsch… Sylvic… Silvic… NA Forest… NA
#> 3 03 NA Fischerei un… Pêche … Pesca … NA Fishin… NA
#> 4 05 NA Kohlenbergbau Extrac… Estraz… NA Mining… NA
#> 5 06 NA Gewinnung vo… Extrac… Estraz… NA Extrac… NA
#> 6 07 NA Erzbergbau Extrac… Estraz… NA Mining… NA
#> 7 08 NA Gewinnung vo… Autres… Altre … NA Other … NA
#> 8 09 NA Erbringung v… Servic… Attivi… NA Mining… NA
#> 9 10 NA Herstellung … Indust… Indust… NA Manufa… NA
#> 10 11 NA Getränkehers… Fabric… Produz… NA Manufa… NA
#> # ℹ 78 more rows
#> # ℹ 40 more variables: Description_fr <lgl>, Description_it <lgl>,
#> # Description_rm <lgl>, Description_en <lgl>, Annotation_ABBREV_Type <chr>,
#> # Annotation_ABBREV_Title <lgl>, Annotation_ABBREV_URI <lgl>,
#> # Annotation_ABBREV_Identifier <lgl>, Annotation_ABBREV_Text_de <chr>,
#> # Annotation_ABBREV_Text_fr <chr>, Annotation_ABBREV_Text_it <chr>,
#> # Annotation_ABBREV_Text_rm <lgl>, Annotation_ABBREV_Text_en <chr>, …You can also get all concept metadata using
i14_get_concept(). Note that the object returned is a list
(not a data.frame).
concept_list <- i14y_get_concept(
id = "08d94604-e058-62a2-aa25-53f84b974201"
)
concept_list$description
#> $cultureCode
#> [1] "de"
#>
#> $text
#> [1] "Zweite Ebene der Allgemeinen Systematik der Wirtschaftszweige (NOGA), bestehend aus Rubriken, die durch einen zweistelligen numerischen Code gekennzeichnet sind. Diese zweite Ebene wird durch die International Standard Industrial Classification of All Economic Activities (ISIC Rev.4) bestimmt."When using an official Swiss dataset, you can use I14Y to get translations or additional information for a given category. For example, let’s get the monthly income by gender and profession in 2022 using the BFS R package.
library(BFS)
income_by_job_and_gender_meta <- BFS::bfs_get_metadata(
number_bfs = "px-x-0304010000_201"
)
income_by_job_and_gender <- BFS::bfs_get_data(
number_bfs = "px-x-0304010000_201",
language = "de",
query = list(
Jahr = "2022",
Geschlecht = c("1", "2"),
Wirtschaftsabteilung = income_by_job_and_gender_meta$values[[3]],
'Zentralwert und andere Perzentile' = "1"
)
)
income_by_job_and_gender
#> # A tibble: 164 × 5
#> Jahr Wirtschaftsabteilung Geschlecht Zentralwert und ande…¹
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 2022 Wirtschaftsabteilung - Total Frauen Zentralwert
#> 2 2022 Wirtschaftsabteilung - Total Männer Zentralwert
#> 3 2022 05-43 Sektor 2: Produktion Frauen Zentralwert
#> 4 2022 05-43 Sektor 2: Produktion Männer Zentralwert
#> 5 2022 > 8 Gewinnung von Steinen und Erden,… Frauen Zentralwert
#> 6 2022 > 8 Gewinnung von Steinen und Erden,… Männer Zentralwert
#> 7 2022 > 9 Erbringung von Dienstleistungen … Frauen Zentralwert
#> 8 2022 > 9 Erbringung von Dienstleistungen … Männer Zentralwert
#> 9 2022 > 10 Herstellung von Nahrungs- und F… Frauen Zentralwert
#> 10 2022 > 10 Herstellung von Nahrungs- und F… Männer Zentralwert
#> # ℹ 154 more rows
#> # ℹ abbreviated name: ¹`Zentralwert und andere Perzentile`
#> # ℹ 1 more variable: `Monatlicher Bruttolohn` <dbl>Using I14Y, you can get the English, French or Italian translation of the German NOGA division categories (with a bit of extra data transformations):
library(dplyr)
library(stringr)
library(readr)
noga_division <- i14y_get_codelist(
id = "08d94604-e058-62a2-aa25-53f84b974201" # for DV_NOGA_DIVISION
) |>
mutate(Code = as.numeric(Code))
income_by_job_and_gender |>
filter(!str_detect(Wirtschaftsabteilung, "Sektor")) |> # remove sectors
mutate(Code = readr::parse_number(Wirtschaftsabteilung)) |> # extract code
left_join(noga_division, by = "Code") |>
select(Wirtschaftsabteilung, Name_en, Name_fr, Name_it)
#> # A tibble: 160 × 4
#> Wirtschaftsabteilung Name_en Name_fr Name_it
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 Wirtschaftsabteilung - Total <NA> <NA> <NA>
#> 2 Wirtschaftsabteilung - Total <NA> <NA> <NA>
#> 3 > 8 Gewinnung von Steinen und Erden, sonstiger Bergb… Other … Autres… Altre …
#> 4 > 8 Gewinnung von Steinen und Erden, sonstiger Bergb… Other … Autres… Altre …
#> 5 > 9 Erbringung von Dienstleistungen für den Bergbau … Mining… Servic… Attivi…
#> 6 > 9 Erbringung von Dienstleistungen für den Bergbau … Mining… Servic… Attivi…
#> 7 > 10 Herstellung von Nahrungs- und Futtermitteln Manufa… Indust… Indust…
#> 8 > 10 Herstellung von Nahrungs- und Futtermitteln Manufa… Indust… Indust…
#> 9 > 11 Getränkeherstellung Manufa… Fabric… Produz…
#> 10 > 11 Getränkeherstellung Manufa… Fabric… Produz…
#> # ℹ 150 more rowsYou can search in the public catalog for datasets, data services or
public services with i14y_search_catalog():
i14y_search_catalog()
#> # A tibble: 139 × 13
#> formats identifier registrationStatus themes type accessRights.culture…¹
#> <list> <chr> <chr> <list> <chr> <chr>
#> 1 <chr [0]> 0aaed69d-15… Recorded <df> Data… de
#> 2 <chr [0]> 15d720d4-dc… Recorded <df> Data… de
#> 3 <chr [0]> 14e60ad3-1c… Recorded <df> Data… de
#> 4 <chr [0]> 1f975f0e-68… Recorded <df> Data… de
#> 5 <chr [0]> 08b7a45f-c1… Recorded <df> Data… de
#> 6 <chr [0]> 404387b5-ff… Recorded <df> Data… de
#> 7 <chr [0]> 49fe34cc-bb… Recorded <df> Data… de
#> 8 <chr [0]> 4cfcb1da-0f… Recorded <df> Data… de
#> 9 <chr [0]> 6ef8f5d2-3d… Recorded <df> Data… de
#> 10 <chr [0]> 6516adf7-a2… Recorded <df> Data… de
#> # ℹ 129 more rows
#> # ℹ abbreviated name: ¹accessRights.cultureCode
#> # ℹ 7 more variables: accessRights.text <chr>, description.cultureCode <chr>,
#> # description.text <chr>, publisher.cultureCode <chr>, publisher.text <chr>,
#> # title.cultureCode <chr>, title.text <chr>Note that the “type” column returned by
i14y_search_catalog() shows if the content is a “Dataset”,
a “DataService” or a “PublicService”.
You can get the description of a given “Dataset” with
i14y_get_dataset_description().
dataset_description <- i14y_get_dataset_description(
identifier = "EPD_Metadaten",
language = "en"
)
dataset_description$description$text
#> [1] "Im Kontext des digitalen Austausches von medizinischen Informationen zwischen den Behandelnden ist eine Analogie mit dem Briefverkehr hilfreich. Die notwendigen Informationen auf einem Briefumschlag wie Absender, Adressatin und eventuell die nähere Bezeichnung des Briefinhaltes sind vergleichbar mit den Metadaten, die einem elektronischen Dokument angefügt werden. Anhand dieser Informationen können die IT-Systeme – quasi als elektronische Briefträger – den Transport, die Ablage und die Abfrage automatisch bewerkstelligen."Some datasets can be access directly using the I14Y API. But other
datasets are hosted only on partner websites. You can get the URL
downloads and formats of the dataset using
i14y_get_dataset_distributions():
dataset_distributions <- i14y_get_dataset_distributions(
identifier = "HCL_CH_ISCO_19_PROF_1_2_2",
language = "en"
)
# see "downloadUrl" and "format" columns
str(dataset_distributions, max.level = 1)
#> 'data.frame': 5 obs. of 27 variables:
#> $ accessUrl :List of 5
#> $ availability : logi NA NA NA NA NA
#> $ byteSize : num 2000000 49 49 49 4862000
#> $ checksum : logi NA NA NA NA NA
#> $ conformsTo :List of 5
#> $ coverage :List of 5
#> $ documentation :List of 5
#> $ downloadUrl :List of 5
#> $ id : chr "02b188f4-72ef-4458-8e32-092f100e4ec4" "60235fc5-5d18-4821-9c28-731fb812602e" "7cba5165-aae7-4565-a62c-68795ddb9262" "ac6e33db-e048-410f-8206-ad9b24a6c587" ...
#> $ identifier : logi NA NA NA NA NA
#> $ image :List of 5
#> $ language :List of 5
#> $ license : logi NA NA NA NA NA
#> $ mediaType : logi NA NA NA NA NA
#> $ modified : chr "2024-11-06T00:00:00+01:00" "2024-11-14T00:00:00+01:00" "2024-04-02T00:00:00+02:00" "2024-04-02T00:00:00+02:00" ...
#> $ packagingFormat : logi NA NA NA NA NA
#> $ releaseDate : chr "2024-11-06T00:00:00+01:00" "2024-04-02T00:00:00+02:00" "2024-04-02T00:00:00+02:00" "2024-04-02T00:00:00+02:00" ...
#> $ rights : logi NA NA NA NA NA
#> $ spatialResolution :List of 5
#> $ status :List of 5
#> $ temporalResolution : logi NA NA NA NA NA
#> $ description.cultureCode: chr "en" "en" "en" "en" ...
#> $ description.text : chr "Auswahl an Berufsbezeichnungen für den Einsatz in Web- oder Telefonumfragen und andere Online-Formulare. Diese "| __truncated__ "Die Schweizer Berufsnomenklatur CH-ISCO-19 übernimmt die vier ersten Ebenen der Internationalen Standardklassif"| __truncated__ "Die Schweizer Berufsnomenklatur CH-ISCO-19 übernimmt die vier ersten Ebenen der Internationalen Standardklassif"| __truncated__ "Die Schweizer Berufsnomenklatur CH-ISCO-19 übernimmt die vier ersten Ebenen der Internationalen Standardklassif"| __truncated__ ...
#> $ format.cultureCode : chr "en" "en" "en" "en" ...
#> $ format.text : chr "Excel XLSX" "Excel XLSX" "Excel XLSX" "Excel XLSX" ...
#> $ title.cultureCode : chr "en" "en" "en" "en" ...
#> $ title.text : chr "Auswahl an Berufsbezeichnungen für Umfragen v.1.2.2" "Schweizer Berufsnomenklatur CH-ISCO-19 v.1.2" "Schweizer Berufsnomenklatur CH-ISCO-19 v.1.2" "Schweizer Berufsnomenklatur CH-ISCO-19 v.1.2" ...We see using i14y_get_dataset_distributions() that the
dataset above is accessible using the Nomenclatures endpoint of the I14Y
API. You can get a nomenclature dataset level with
i14y_get_nomenclature_level().
i14y_get_nomenclature_level(
identifier = "HCL_NOGA",
level = 2,
language = "de"
)
#> # A tibble: 88 × 3
#> Code Parent Name_de
#> <chr> <chr> <chr>
#> 1 01 A Landwirtschaft, Jagd und damit verbundene Tätigkeiten
#> 2 02 A Forstwirtschaft und Holzeinschlag
#> 3 03 A Fischerei und Aquakultur
#> 4 05 B Kohlenbergbau
#> 5 06 B Gewinnung von Erdöl und Erdgas
#> 6 07 B Erzbergbau
#> 7 08 B Gewinnung von Steinen und Erden, sonstiger Bergbau
#> 8 09 B Erbringung von Dienstleistungen für den Bergbau und für die Gew…
#> 9 10 C Herstellung von Nahrungs- und Futtermitteln
#> 10 11 C Getränkeherstellung
#> # ℹ 78 more rowsYou can get nomenclature multi levels with
i14y_get_nomenclature_level_multi():
# https://www.i14y.admin.ch/fr/catalog/datasets/HCL_CH_ISCO_19_PROF_1_2_2
i14y_get_nomenclature_level_multiple(
identifier = "HCL_NOGA",
levelFrom = 1,
levelTo = 2,
language = "de"
)
#> # A tibble: 109 × 4
#> Abschnitt Abteilung Code Name_de
#> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 A <NA> A LAND- UND FORSTWIRTSCHAFT, FISCHEREI
#> 2 <NA> 01 01 Landwirtschaft, Jagd und damit verbundene Tätigkei…
#> 3 <NA> 02 02 Forstwirtschaft und Holzeinschlag
#> 4 <NA> 03 03 Fischerei und Aquakultur
#> 5 B <NA> B BERGBAU UND GEWINNUNG VON STEINEN UND ERDEN
#> 6 <NA> 05 05 Kohlenbergbau
#> 7 <NA> 06 06 Gewinnung von Erdöl und Erdgas
#> 8 <NA> 07 07 Erzbergbau
#> 9 <NA> 08 08 Gewinnung von Steinen und Erden, sonstiger Bergbau
#> 10 <NA> 09 09 Erbringung von Dienstleistungen für den Bergbau un…
#> # ℹ 99 more rowsYou can also search within a nomenclature:
i14y_search_nomenclature(
identifier = "HCL_NOGA",
query = "agriculture",
language = "fr"
)
#> annotations
#> 1 NA, NA, 0, 0, , , ABBREV, INCLUDES, , , fr, fr, AGRICULT., SYLVICULT. ET PÊCHE, Cette section couvre l'exploitation des ressources naturelles végétales et animales et comprend les activités de culture, d'élevage, de récolte de bois et d'autres plantes et de production d'animaux ou de produits animaux dans une exploitation agricole ou dans leur habitat naturel.
#> 2 NA, NA, 0, 0, , , ABBREV, INCLUDES, , , fr, fr, Activ. de soutien à l'agriculture, Ce groupe comprend les activités annexes à la production agricole et les activités similaires à l'agriculture qui ne sont pas effectuées à des fins de production (dans le sens de récolter des produits agricoles) et qui sont exercées pour le compte de tiers. Le traitement primaire des récoltes en vue de la préparation des produits agricoles pour le marché primaire est également compris.
#> breadCrumbPath
#> 1 NULL
#> 2 A, A/01, fr, fr, AGRICULTURE, SYLVICULTURE ET PÊCHE, Culture et production animale, chasse et services annexes
#> code name.cultureCode
#> 1 A fr
#> 2 016 fr
#> name.text
#> 1 AGRICULTURE, SYLVICULTURE ET PÊCHE
#> 2 Activités de soutien à l'agriculture et traitement primaire des récoltesNote that other official Swiss datasets from the Swiss Federal Statistical Office (BFS) can be accessed using the BFS R package.
You can search for data structure of a dataset. Let’s search for example for the SpiGes project:
i14y_search_catalog(query = "SpiGes")
#> # A tibble: 15 × 13
#> formats identifier registrationStatus themes type accessRights.culture…¹
#> <list> <chr> <chr> <list> <chr> <chr>
#> 1 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 2 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 3 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 4 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 5 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 6 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 7 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 8 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 9 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 10 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 11 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 12 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 13 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 14 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> 15 <list [0]> SpiGes_Erh… Recorded <df> Data… de
#> # ℹ abbreviated name: ¹accessRights.cultureCode
#> # ℹ 7 more variables: accessRights.text <chr>, description.cultureCode <chr>,
#> # description.text <chr>, publisher.cultureCode <chr>, publisher.text <chr>,
#> # title.cultureCode <chr>, title.text <chr>You can check first if the dataset has a data structure:
nomenclature_info <- i14y_get_content_information(
identifier = "SpiGes_Erhebung_Administratives"
)
nomenclature_info$hasDataStructures
#> [1] TRUEYou can get its data structure with
i14y_get_data_structure():
library(tibble)
data_structure <- i14y_get_data_structure(identifier = "SpiGes_Erhebung_Administratives")
# get "data_structure$variables" data.frame
as_tibble(as.data.frame(data_structure$variables))
#> # A tibble: 33 × 9
#> id identifier position role type description.cultureC…¹ description.text
#> <chr> <chr> <int> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 af3b… aufenthal… 1 Meas… Nume… de "Erfassung der …
#> 2 ae25… eintritts… 2 Meas… Code… de "Beschreibung d…
#> 3 9d33… einw_inst… 3 Meas… Code… de "Wer hat die In…
#> 4 d3cd… tarif 4 Meas… Code… de "Mit dieser Spe…
#> 5 5a6c… admin_url… 5 Meas… Nume… de "Verlässt ein P…
#> 6 fa36… nationali… 6 Meas… Code… de "ISO-Kode des H…
#> 7 4895… eintritts… 7 Meas… Date de "Angabe des Ein…
#> 8 0f75… austritt_… 8 Meas… Code… de "Wohin wurde de…
#> 9 576e… wohnkanton 9 Meas… Code… de "Für Personen m…
#> 10 3669… chlz 10 Meas… Nume… de "Kumulierte chL…
#> # ℹ 23 more rows
#> # ℹ abbreviated name: ¹description.cultureCode
#> # ℹ 2 more variables: name.cultureCode <chr>, name.text <chr>Using the “id” column returned by
i14y_get_data_structure(), you can get the data related to
a sms element:
i14y_get_data_element(
id = "af3b5919-0012-42ac-bbdd-24b591279899",
language = "en"
)
#> # A tibble: 2 × 12
#> agencyId conceptId conceptName conceptVersion dataStructureId description
#> <chr> <chr> <named lis> <chr> <chr> <named lis>
#> 1 6e7f0c77-97d… 08db7711… <chr [1]> 1.0.0 08da694d-7305-… <chr [1]>
#> 2 6e7f0c77-97d… 08db7711… <chr [1]> 1.0.0 08da694d-7305-… <chr [1]>
#> # ℹ 6 more variables: id <chr>, identifier <chr>, name <named list>,
#> # position <int>, role <chr>, type <chr>Note that if you have a SpiGes XML file, you can extract the data using the SpiGesXML R package.
You can get data service information, by “id” retrieved with
i14y_search_catalog():
# "News Service Bund (NSB)" (title text)
data_service <- i14y_get_data_service(
id = "52b7f97d-df95-45d2-8533-d2a2fa43641a",
language = "en"
)
str(data_service, max.level = 1)
#> List of 19
#> $ accessRights :List of 2
#> $ conformsTo :'data.frame': 1 obs. of 2 variables:
#> $ contactPoint :'data.frame': 1 obs. of 9 variables:
#> $ datasetLinks : list()
#> $ description :List of 2
#> $ documentation : list()
#> $ endpointDescription:'data.frame': 1 obs. of 2 variables:
#> $ endpointUrl :'data.frame': 2 obs. of 2 variables:
#> $ id : chr "52b7f97d-df95-45d2-8533-d2a2fa43641a"
#> $ keyword :'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
#> $ landingPage :'data.frame': 1 obs. of 2 variables:
#> $ license : NULL
#> $ nextVersions : list()
#> $ previousVersion : NULL
#> $ publisher :List of 2
#> $ theme :'data.frame': 2 obs. of 2 variables:
#> $ title :List of 2
#> $ version : NULL
#> $ versionNotes : NULLThis R package is inspired by fso-metadata and some I14Y Python tutorials.
This package is in no way officially related to or endorsed by the Swiss Federal Statistical Office (Bundesamt für Statistik).