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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

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SHA256 cf6c0cec1adac294c471edad608fd659abc65201a66abd5df963cdef9831a944
MD5 834bc9f37d56af5054e6c724652b3527
BLAKE2b-256 1d1542ae22ad65eb6ef5ad758bf82a60b1da7cead79122cdb0cbb331e9a8e03e

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MD5 27f5450ae76ace25ee8861774de934e6
BLAKE2b-256 e48f11e7af57511dfc4732a67cf5d951ee500de9c11873a0245913ff25b37a01

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