UFRJgic
Ferramentas em Python para acessar os recortes das matrizes insumo-produto anuais estimadas por Passoni & Freitas (2023). O pacote expõe duas funções (var e var_list) que trabalham diretamente com os arquivos .xlsx distribuídos pelos autores.
Instalação
pip install UFRJgic
Os arquivos .xlsx nao sao mais distribuídos dentro do pacote. Quando necessario, o UFRJgic busca o arquivo correspondente diretamente do dataset no Hugging Face, carrega o conteudo em memoria e descarta os bytes apos a leitura.
Configuracoes opcionais:
UFRJGIC_HF_REPO_ID: troca o repositorio remoto. Padrao:fms-1988/020-IE_UFRJ.UFRJGIC_HF_REVISION: troca branch, tag ou commit no Hugging Face. Padrao:main.
Guia rápido das funções var e var_list
- A função
var()retorna informações das matrizes estimadas por Passoni e Freitas (2023) a partir dos arquivos.xlsxconsultados diretamente no Hugging Face.
01.1) Variáveis de entrada
ano:- arquivos com 67 atividades: 2010-2021
- arquivos com 42 atividades: 2000-2021
n_atividade: número de atividades (42ou67)preco:PCR(preços correntes, padrão),PAA(preço do ano anterior),PCT(preços básicos de 2010) ouPRL(preços básicos de 2010 em unidades de volume).nome_aba: consulte as abas disponiveis (ex:aba_list('PAA', '67', 'quadrada')).codigo_variavel: consulte variaveis disponiveis (ex:var_list('PAA','67','usos nacional', 'retangular').forma: 'quadrada' ou 'retangular'
01.2) Exemplo
from UFRJgic import var
ipi = var('2011', '67', 'PCR', 'Recursos', 'IPI','quadrada')
print(ipi.head())
01.3) Outros exemplos https://colab.research.google.com/drive/1rovC5sm8ZIa5i9Yogl7I8rJkUmHI9tym#scrollTo=-Hl208JRKqXt
Fontes dos dados .xlsx:
- ALVES-PASSONI, Patieene; FREITAS, Fabio. Estimação de Matrizes Insumo-Produto anuais para o Brasil no Sistema de Contas Nacionais Referência 2010. Pesquisa e Planejamento Econômico (PPE), v. 53, n. 1 (jan/abr), 2023. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/13265/23/PPE_v53_n1_Artigo4_estimacao_de_matrizes.pdf
- ALVES-PASSONI, Patieene; FREITAS, Fabio. Como deflacionar matrizes insumo-produto? Uma proposta de uma série deflacionada para o Brasil no SCN 2010. Texto para Discussão 030/2022, Instituto de Economia/IE, UFRJ, 2022. Disponível em: https://www.ie.ufrj.br/images/IE/TDS/2022/TD_IE_030_2022_PASSONI_FREITAS.pdf
Release files for UFRJgic 0.2.2
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| ufrjgic-0.2.2.tar.gz | 15.7 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| ufrjgic-0.2.2-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 29.7 kB
Release files / ufrjgic-0.2.2.tar.gz
| Download URL | ufrjgic-0.2.2.tar.gz |
|---|---|
| Size | 15.7 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
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|
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
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| Upload date | |
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No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.12.3
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Release files / ufrjgic-0.2.2-py3-none-any.whl
| Download URL | ufrjgic-0.2.2-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 14.0 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
b518b27295b354aa5b219c6ecbf326ba3cdfe882bd56c29c0b4cd2da720725f2
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
d5ae48233304f46c28a62dc654b16ac69877f21ca30f6dbe7f55406248c79f52
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