eencijferho 0.1.8

Standalone backend processing toolkit for 1CijferHO

1CijferHO Tool

Maak 1cijferHO-data direct bruikbaar voor analyse en onderzoek

Wat is het?

De 1CijferHO Tool automatiseert het verwerken van 1cijferHO-data, zoals:

• ASCII-bestanden zonder duidelijke scheiding tussen velden.
• Metadata-bestanden in ongestructureerde .txt-indeling.

Met deze tool kun je in enkele minuten grote hoeveelheden data verwerken, zonder risico op fouten of verlies van gegevens.

🎬 Demo Video

Bekijk hieronder een korte demonstratie van hoe de 1CijferHO Tool werkt:

📑 Congrespresentatie(s)

Tijdens de DAIR-conferentie in 2025 hebben we de 1CijferHO Tool gepresenteerd. Bekijk de slides van de presentatie hieronder:

📂 Presentatie DAIR 2025

Waarom is dit belangrijk?

1cijferHO-data is essentieel voor beleidsvorming en onderzoek, maar het handmatig verwerken ervan kost veel tijd en brengt risico’s met zich mee. De 1CijferHO Tool biedt een oplossing die:

• Tijd bespaart: Verwerk gigabytes aan data in enkele minuten.
• Betrouwbaar is: Voorkomt fouten door automatische validatie.
• Gebruiksklaar: Levert schone CSV- of Parquet-bestanden voor directe analyse.

Hoe werkt het?

1. Start de tool met één eenvoudige opdracht.
2. Upload je bestanden (data en metadata).
3. Bekijk de resultaten: Je krijgt direct schone, geoptimaliseerde bestanden.

Aan de slag

Stap 1: Vereisten

Zorg dat uv is geïnstalleerd.

Stap 2: Download de tool

git clone https://github.com/cedanl/1cijferho.git
cd 1cijferho

Of download het ZIP-bestand en pak het uit.

Stap 3: Installeer dependencies

uv sync --extra frontend

Stap 4: Start de applicatie

uv run streamlit run src/main.py

De applicatie opent automatisch in je browser.

Installeren als pakket

Gebruik je eencijferho als backend-bibliotheek in een bestaande Python-omgeving? Dan heb je de Streamlit-app niet nodig en kun je het pakket direct installeren:

# pip
pip install eencijferho

# poetry
poetry add eencijferho

Voor gebruik via de CLI na installatie:

# Volledige pipeline in één stap: van ruwe DUO-bestanden naar analyse-klare CSV/Parquet
eencijferho pipeline --input data/01-input --output data/02-output

# Of stap voor stap:

# Stap 1: Lees de .txt metadata-bestanden uit en sla ze op als JSON en Excel
eencijferho extract          --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 2: Controleer of de metadata compleet is en of elk bestand een bijpassend metadata-bestand heeft
eencijferho validate         --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 3: Converteer de fixed-width bestanden naar CSV/Parquet op basis van de gevalideerde metadata
eencijferho convert          --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 3b: Decodeer outputbestanden met Dec_* opzoektabellen (draai na convert)
eencijferho decode           --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 3c: Verrijk gedecodeerde bestanden met variable_metadata labels (draai na decode)
eencijferho enrich           --input data/01-input --output data/02-output

# Stap 4 (optioneel): Valideer de geconverteerde outputbestanden op kolomwaarden en DEC-codes
eencijferho validate-output  --input data/01-input --output data/02-output

---

🫂 Bijdragers

Dank aan alle mensen die hebben bijgedragen aan de ontwikkeling van de 1CijferHO Tool: