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Ferramentas para ler as matrizes insumo-produto publicadas por Passoni & Freitas (2023).

Project description

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 baixa automaticamente o arquivo correspondente do dataset no Hugging Face e o reutiliza a partir do cache local.

Configuracoes opcionais:

  • UFRJGIC_DATA_DIR ou VAR_READER_DATA_DIR: usa um diretorio local com os .xlsx em vez do download remoto.
  • UFRJGIC_CACHE_DIR: define o diretorio de cache dos downloads.
  • 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

  1. A função var() retorna informações das matrizes estimadas por Passoni e Freitas (2023) a partir dos arquivos .xlsx localizados no diretório padrão (ou no diretório configurado).

01.1) Variáveis de entrada

  • ano:
    • arquivos com 67 atividades: 2010-2021
    • arquivos com 42 atividades: 2000-2021
  • n_atividade: número de atividades (42 ou 67)
  • preco: PCR (preços correntes, padrão), PAA (preço do ano anterior), PCT (preços básicos de 2010) ou PRL (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:

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SHA256 25ee6b43eb5d6c37405f7877175848363b6fb91bb4a17c79d21968c8d15ad2e6
MD5 f1c13f5ae92224da048e07bc44e2475d
BLAKE2b-256 23c46f5404d1cf9e3bed32b6150cf5297088fcc49ad03b775d598f9fc160d010

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SHA256 4698e54a4750ef8f1724236145e52eacc6c71fc78507cf69abbe4221e6154aa2
MD5 3da06ecc447f7e119aadb2282a7728be
BLAKE2b-256 f737c28eef9fec5d8b4570cf40767f15fefa4bb8d5bdc43dae9fa23794ced846

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