censoargentino 0.1.10

Cliente Python para el censo argentino 2022 (INDEC)

censoargentino

Cliente Python para consultar el Censo Nacional de Población, Hogares y Viviendas 2022 de Argentina (INDEC).

Usa DuckDB para hacer consultas directas sobre archivos Parquet remotos, descargando solo los datos que necesitás sin bajar el dataset completo (~137 MB).

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Instalación

pip install censoargentino

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Instalación con soporte MCP

Para usar el paquete como servidor MCP (compatible con Claude Desktop, Cursor, Cline y otros):

pip install "censoargentino[mcp]"

Configuración en cualquier cliente MCP:

{
  "mcpServers": {
    "censoargentino": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "censoargentino.mcp_server"]
    }
  }
}

Ver MCP.md para documentación completa del servidor.

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Uso rápido

import censoargentino as censo

# Tabla resumida con N y % — una sola línea
censo.tabla("PERSONA_P02")
#           categoria         N     %
# Mujer / Femenino     23607906  51.8
# Varón / Masculino    22010881  48.2

# Filtrado por provincia
censo.tabla("HOGAR_NBI_TOT", provincia="Chaco")

# Filtrado por departamento — por nombre o código INDEC
censo.tabla("HOGAR_NBI_TOT", provincia="Buenos Aires", departamento="Lanús")
censo.tabla("HOGAR_NBI_TOT", provincia="Buenos Aires", departamento="490")  # equivalente

# Comparación entre provincias
censo.comparar("HOGAR_NBI_TOT")
#               Con NBI  Sin NBI    Total
# Formosa          26.0     74.0   173500
# Chaco            24.9     75.1   393500
# ...

# Datos crudos (formato largo por radio censal)
df = censo.query(variables="PERSONA_P02", provincia="Córdoba")

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¿De dónde vienen los datos?

Los datos corresponden a la 1ª entrega definitiva del CPV 2022 (publicada por INDEC en diciembre de 2024).

Pipeline de procesamiento:

INDEC (base REDATAM .rxdb)
        ↓
  redatamx (R)  →  extracción de variables
        ↓
  formato largo Parquet  →  censo-2022-largo.parquet
  metadatos Parquet      →  censo-2022-metadatos.parquet
  radios censales        →  radios-2022.parquet  (fuente: CONICET)
        ↓
  Hugging Face Datasets  →  pedroorden/censoargentino
        ↓
  censoargentino (este paquete)  →  consultas eficientes vía DuckDB

Archivo	Tamaño	Contenido
censo-2022-largo.parquet	137 MB	Variables × radios censales × conteos
censo-2022-metadatos.parquet	1 MB	Catálogo de variables y categorías

Cobertura: Vivienda · Hogar · Persona — desagregación hasta radio censal.

La 2ª entrega (localidades y aglomerados) está prometida por INDEC sin fecha confirmada.

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Estructura del resultado

query() devuelve formato largo pre-agregado: cada fila es una combinación de (radio censal × categoría × conteo).

id_geo     | codigo_variable | valor_categoria | etiqueta_categoria   | conteo | etiqueta_provincia | ...
460070101  | PERSONA_P02     | 1               | Mujer / Femenino     |    252 | La Rioja           | ...
460070101  | PERSONA_P02     | 2               | Varón / Masculino    |    231 | La Rioja           | ...

tabla() y comparar() hacen la agregación por vos.

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Referencia de la API

Descubrimiento

Función	Descripción
censo.variables()	Lista todas las variables del censo
censo.variables(entidad="PERSONA")	Filtra por entidad (PERSONA, HOGAR, VIVIENDA)
censo.variables(buscar="texto")	Busca por palabra clave en código o descripción
censo.describe("VARIABLE")	Muestra qué mide una variable y sus categorías
censo.provincias()	Tabla de provincias con códigos INDEC
censo.departamentos("provincia")	Tabla de departamentos de una provincia con códigos INDEC

Análisis

Función	Descripción
censo.tabla(variable, provincia, departamento)	Tabla con N y % en un paso. departamento acepta nombre o código INDEC
censo.comparar(variable, nivel, provincia)	Pivot geográfico (provincia o departamento)
censo.agregar(df, por)	Agrega un DataFrame de query() con N y %

Datos crudos

Función	Descripción
censo.query(variables, provincia, departamento)	Datos en formato largo por radio censal. departamento acepta nombre o código INDEC

Configuración

Variable de entorno	Descripción
CENSO_VERBOSE=0	Silencia los mensajes de progreso (útil en pipelines y scripts)

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Variables principales

Variable	Descripción
PERSONA_P02	Sexo registrado al nacer
PERSONA_EDAD	Edad exacta
PERSONA_EDADQUI	Edad en grupos quinquenales
PERSONA_EDADGRU	Edad en grandes grupos (0-14, 15-64, 65+)
PERSONA_MNI	Máximo nivel de instrucción
PERSONA_CONDACT	Condición de actividad económica
HOGAR_NBI_TOT	Necesidades Básicas Insatisfechas
HOGAR_NBI_VIV / ESC / SAN / HAC / SUB	Componentes del NBI
HOGAR_IPMH	Índice de Privación Material del Hogar
HOGAR_H24A/B/C	Acceso a internet, celular, computadora
VIVIENDA_TIPOVIVG	Tipo de vivienda
VIVIENDA_URP	Área urbano/rural
DPTO_NDPTO	Nombres de departamentos

Explorá el catálogo completo con censo.variables().

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Ejemplos de análisis

import censoargentino as censo

# NBI por provincia — tabla comparativa
censo.comparar("HOGAR_NBI_TOT")

# Nivel educativo en departamentos de Tucumán
censo.comparar("PERSONA_MNI", nivel="departamento", provincia="Tucumán")

# Distribución de sexo en CABA
censo.tabla("PERSONA_P02", provincia="02")

# Departamento por nombre
censo.tabla("VIVIENDA_TIPOVIVG", provincia="Buenos Aires", departamento="Lanús")

# Datos crudos + agregación manual
df = censo.query(variables="PERSONA_MNI", provincia="Santa Fe")
censo.agregar(df, por="departamento")

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Créditos

La extracción de los datos desde la base REDATAM del INDEC fue realizada con R por Nissim Lebovits en el proyecto ciut-redatam, usando redatamx. censoargentino construye sobre esa base para ofrecer acceso desde Python.

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Fuentes y documentación

• Dataset en Hugging Face
• Base REDATAM — INDEC
• Definiciones de variables (PDF)
• redatamx — herramienta de procesamiento
• Portal REDATAM online