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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 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

  1. A função var() retorna informações das matrizes estimadas por Passoni e Freitas (2023) a partir dos arquivos .xlsx consultados 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 (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 fe4aa0b4a7412d966cde4a148d1e5ed307fed35423f8c4730f743b170cd489fb
MD5 e343c0266a328889de1a971a4129d12c
BLAKE2b-256 269c5a29f63c2e78865c1b00433d4262859bdceb59d587495f3a59c4861b84f8

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SHA256 b518b27295b354aa5b219c6ecbf326ba3cdfe882bd56c29c0b4cd2da720725f2
MD5 ce65ed41e17d14fe521c4e4ec6991b19
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