# download\_data
{% code fullWidth="false" %}
```
download_data(id_device, start_date, end_date, sample_rate, logs = False,
data_type = 'RAW', file_format = None, fields = None)
```
{% endcode %}
Acceda o descargue datos de los dispositivos: *EVA Classic, EVA Lite, ERIS* y *CaMI Sensors*
## *Parameters:*
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| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| id\_device : str
Id del dispositivo desde el cual se descargan los datos
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| start\_date : str
Fecha y hora de inicio en formato 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'
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| end\_date : str
Fecha y hora de fin en formato 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'
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| sample\_rate : str
Especifica el intervalo para la extracción de datos. Valores aceptables incluyen '1T' para datos por minuto, '1H' por hora, '1D' por día, y '1W' por semana. Adicionalmente, se pueden definir frecuencias personalizadas utilizando la notación de pandas; por ejemplo, '5H' para cada cinco horas o '2D'para cada dos días
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| logs : bool, default False
Indica si se quiere descargar los logs, datos del funcionamiento del dispositivo. Por defecto False (descarga data)
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| data\_type : str, default 'RAW'
Indica el tipo de dato que se va a descargar: RAW o PROCESSED.
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| file\_format : str, default None
Formato para guardar los datos descargados ('csv' o 'xlsx').
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| fields : str, default None
Lista de campos específicos a descargar. Por defecto None (todos los campos)
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## Returns
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| pd.DataFrame (Python) / data.frame (R)
Devuelve un conjunto de datos con la información descargada. En Python, pd.DataFrame de Pandas, mientras que en R se retorna un data.frame, ambos estructurados para facilitar el análisis de los datos.
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## Examples
{% tabs %}
{% tab title="Python" %}
```python
from MakeSens import MakeSens
data = MakeSens.download_data('device123', '2023-01-01 00:00:00',
'2023-01-02 00:00:00', '1H')
```
{% endtab %}
{% tab title="R" %}
```r
data <- download_data('device123', '2023-01-01 00:00:00',
'2023-01-02 00:00:00', '1H')
```
{% endtab %}
{% endtabs %}