Skip to main content

Cliente Python para el censo argentino 2022 (INDEC)

Project description

censoargentino

PyPI version Python License: MIT

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).


Instalación

pip install censoargentino

# Con soporte de mapas (geopandas)
pip install "censoargentino[geo]"

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")

# 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")

# Con polígonos de radios censales
gdf = censo.query(variables="PERSONA_EDADGRU", provincia="Mendoza", geometry=True)

¿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
radios-2022.parquet 58 MB Polígonos geográficos (WKB, EPSG:4326)
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.


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.


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

Análisis

Función Descripción
censo.tabla(variable, provincia, departamento) Tabla con N y % en un paso
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, geometry) Datos en formato largo por radio censal

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().


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")

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

# Mapa de NBI en Buenos Aires
gdf = censo.query(variables="HOGAR_NBI_TOT", provincia="Buenos Aires", geometry=True)
gdf.plot(column="conteo", cmap="YlOrRd")

Fuentes y documentación

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

censoargentino-0.1.2.tar.gz (14.1 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

censoargentino-0.1.2-py3-none-any.whl (13.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file censoargentino-0.1.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: censoargentino-0.1.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 14.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.12.10

File hashes

Hashes for censoargentino-0.1.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 28a9bb6c1ea0692c7b2199193c2cef97313609cb7e64ae075e5794a385930a3f
MD5 03f3dab8fc048f591d11604d11ff92d5
BLAKE2b-256 74c9df4dc567081f9dbcc4e67f578febdd5b04597eaeb30f6bd2339af93754b6

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file censoargentino-0.1.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: censoargentino-0.1.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 13.8 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.12.10

File hashes

Hashes for censoargentino-0.1.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 7ebc437e075787139298c3ab1dfa579ba7dd4ebbe8140d259e55d08e6c7220f0
MD5 101529a08a2d91ea6524c632e719162c
BLAKE2b-256 f553ce22d28ccdb9c4ff3514e1fb9c59fca9d13d41911f54cd01dd027847c196

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page