ENAHOPY 🇵🇪

Librería Python para análisis de microdatos ENAHO del INEI (Perú)

Herramienta completa y robusta para descargar, procesar, fusionar y analizar microdatos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO). Diseñada específicamente para investigadores, analistas y profesionales que trabajan con datos sociales y económicos del Perú.

✨ Características Principales

• 📥 Descarga Automática: Descarga directa desde servidores oficiales del INEI
• 📊 Multi-formato: Compatible con DTA (Stata), SAV (SPSS), CSV, Parquet
• ✅ Validación Inteligente: Validación automática de columnas y mapeo de variables
• 🔗 Fusión de Módulos: Sistema avanzado para combinar módulos ENAHO (hogar, personas, ingresos)
• 🗺️ Análisis Geográfico: Integración con datos UBIGEO (departamento/provincia/distrito)
• 🕳️ Análisis de Valores Nulos: Detección de patrones missing y estrategias de imputación
• ⚡ Sistema de Cache: Optimización automática de descargas repetidas
• 🚀 Alto Rendimiento: Procesamiento eficiente con bajo uso de memoria
• 📈 Visualizaciones: Gráficos especializados para datos de encuestas sociales

📦 Instalación

Instalación básica

pip install enahopy

Instalación con todas las características

pip install enahopy[all]

🚀 Inicio Rápido

1. Descargar datos ENAHO

from enahopy.loader import ENAHODataDownloader

# Inicializar downloader
downloader = ENAHODataDownloader(verbose=True)

# Descargar múltiples módulos en paralelo
data_multi = downloader.download(
    modules=['01', '02', '05', '34'],  # Hogar, Persona, Empleo, Sumaria
    years=['2024'],
    output_dir='./data',
    decompress=True,
    load_dta=True,
    parallel=True,
    max_workers=3
)

# Extraer datasets
df_hogar = data_multi[('2024', '01')]['enaho01-2024-100']
df_persona = data_multi[('2024', '02')]['enaho01-2024-200']
df_empleo = data_multi[('2024', '05')]['enaho01a-2024-500']
df_sumaria = data_multi[('2024', '34')]['sumaria-2024']

print(f"✓ Hogares: {len(df_hogar):,} registros")
print(f"✓ Personas: {len(df_persona):,} registros")

2. Fusionar módulos

from enahopy.merger import ENAHOModuleMerger
from enahopy.merger.config import ModuleMergeConfig, ModuleMergeLevel

# Configurar merger para nivel persona
config = ModuleMergeConfig(merge_level=ModuleMergeLevel.PERSONA)
merger = ENAHOModuleMerger(config)

# Fusionar módulos individuales
modules_dict = {
    '02': df_persona,
    '05': df_empleo
}

result = merger.merge_multiple_modules(
    modules_dict=modules_dict,
    base_module='02',
    merge_config=config
)

df_merged = result.merged_df
print(f"✓ Fusionado: {df_merged.shape}")

3. Análisis geográfico

from enahopy.merger.geographic.merger import GeographicMerger
import pandas as pd

# Cargar tabla UBIGEO
df_ubigeo = pd.read_excel('UBIGEO_2024.xlsx')
df_ubigeo = df_ubigeo[['IDDIST', 'NOMBDEP', 'NOMBPROV', 'NOMBDIST']]
df_ubigeo = df_ubigeo.rename(columns={'IDDIST': 'ubigeo'})

# Fusionar con datos geográficos
merger_geo = GeographicMerger()
df_geo, report = merger_geo.merge(df_sumaria, df_ubigeo, columna_union='ubigeo')

print(f"✓ Registros con geografía: {report['output_rows']}")

4. Análisis de valores nulos

from enahopy.null_analysis import ENAHONullAnalyzer

# Análisis completo de valores faltantes
analyzer = ENAHONullAnalyzer(complexity='advanced')
result = analyzer.analyze(df_merged)

# Generar reporte HTML
analyzer.export_report(result, 'reporte_nulos.html')

💡 Ejemplos Prácticos

🏆 Análisis Completo de Pobreza Monetaria y Laboral (Avanzado)

Este ejemplo muestra un pipeline completo de análisis fusionando 6 módulos ENAHO para estudiar la relación entre pobreza monetaria y características laborales.

Archivos del ejemplo:

• 📓 examples/investigacion/analisis_pob_mon_lab.ipynb - Notebook interactivo con análisis completo
• 🐍 examples/investigacion/analisis_pob_mon_lab.py - Módulo Python con funciones de ingeniería de características

📝 Nota: El módulo .py contiene toda la lógica de procesamiento, cálculo de variables derivadas, y transformaciones. El notebook lo importa para mantener el código organizado y reutilizable.

Funciones principales del módulo analisis_pob_mon_lab.py:

• pipeline_completo(): Ejecuta todo el flujo de procesamiento end-to-end
• crear_caracteristicas_individuales(): Calcula variables derivadas (informalidad, seguro de salud, grupos etarios, etc.)
• extraer_jefe_hogar_completo(): Extrae características del jefe de hogar (educación, ocupación, sector económico)
• agregar_a_nivel_hogar(): Agrega datos individuales a nivel hogar
• calcular_variables_objetivo(): Calcula pobreza monetaria y laboral
• analisis_descriptivo_ponderado(): Análisis con pesos muestrales (factor de expansión)

from enahopy.loader import ENAHODataDownloader
from enahopy.merger import ENAHOModuleMerger
from enahopy.merger.config import ModuleMergeConfig, ModuleMergeLevel
import pandas as pd

# Importar funciones del módulo auxiliar
from analisis_pob_mon_lab import pipeline_completo, analisis_descriptivo_ponderado

# ==================================================
# PASO 1: Descargar múltiples módulos en paralelo
# ==================================================

downloader = ENAHODataDownloader(verbose=True)

# Descargar 6 módulos simultáneamente
data_multi = downloader.download(
    modules=['01', '02', '03', '04', '05', '34'],  # Hogar, Persona, Educación, Salud, Empleo, Sumaria
    years=['2024'],
    output_dir='./data',
    parallel=True,
    max_workers=3,
    load_dta=True
)

# Extraer datasets individuales
df_hogar = data_multi[('2024', '01')]['enaho01-2024-100']
df_persona = data_multi[('2024', '02')]['enaho01-2024-200']
df_educacion = data_multi[('2024', '03')]['enaho01a-2024-300']
df_salud = data_multi[('2024', '04')]['enaho01a-2024-400']
df_empleo = data_multi[('2024', '05')]['enaho01a-2024-500']
df_sumaria = data_multi[('2024', '34')]['sumaria-2024']

print(f"✓ Datasets descargados:")
print(f"  • Hogares: {df_hogar.shape[0]:,} registros")
print(f"  • Personas: {df_persona.shape[0]:,} registros")

# ==================================================
# PASO 2: Fusionar módulos a nivel PERSONA
# ==================================================

# Configurar merger para nivel persona
config_persona = ModuleMergeConfig(merge_level=ModuleMergeLevel.PERSONA)
merger_persona = ENAHOModuleMerger(config_persona)

# Fusionar módulos individuales (persona + educación + salud + empleo)
modules_dict = {
    '02': df_persona,
    '03': df_educacion,
    '04': df_salud,
    '05': df_empleo
}

merge_result = merger_persona.merge_multiple_modules(
    modules_dict=modules_dict,
    base_module='02',
    merge_config=config_persona
)

df_individuos = merge_result.merged_df
print(f"✓ Módulos individuales fusionados: {df_individuos.shape}")

# ==================================================
# PASO 3: Fusionar módulos a nivel HOGAR
# ==================================================

config_hogar = ModuleMergeConfig(merge_level=ModuleMergeLevel.HOGAR)
merger_hogar = ENAHOModuleMerger(config_hogar)

# Fusionar sumaria + características de hogar
merge_hogar = merger_hogar.merge_modules(
    left_df=df_sumaria,
    right_df=df_hogar,
    left_module='34',
    right_module='01',
    merge_config=config_hogar
)

df_hogares = merge_hogar.merged_df
print(f"✓ Módulos de hogar fusionados: {df_hogares.shape}")

# ==================================================
# PASO 4: Análisis de pobreza monetaria y laboral
# ==================================================

# Calcular informalidad laboral (ocupados sin contrato ni beneficios)
df_individuos['es_informal'] = (
    (df_individuos['ocu500'] == 1) &  # Ocupado
    (df_individuos['p507'].isin([7, 8, 9]))  # Sin contrato
).astype(int)

# Agregar a nivel hogar
df_hogar_stats = df_individuos.groupby(['conglome', 'vivienda', 'hogar']).agg({
    'codperso': 'count',  # Personas en el hogar
    'es_informal': 'sum'  # Informales en el hogar
}).rename(columns={'codperso': 'n_personas', 'es_informal': 'n_informales'})

# Fusionar con datos de hogar
df_final = df_hogares.merge(df_hogar_stats, on=['conglome', 'vivienda', 'hogar'])

# Calcular tasa de informalidad por hogar
df_final['tasa_informalidad'] = df_final['n_informales'] / df_final['n_personas']

# Clasificar pobreza monetaria (usando línea de pobreza INEI)
df_final['es_pobre_monetario'] = (df_final['pobreza'] <= 2).astype(int)  # 1=pobre extremo, 2=pobre

# Clasificar pobreza laboral (alta informalidad + bajos ingresos)
df_final['pobreza_laboral'] = (
    (df_final['tasa_informalidad'] >= 0.5) &
    (df_final['inghog2d'] < df_final['inghog2d'].quantile(0.4))
).astype(int)

# ==================================================
# PASO 5: Análisis descriptivo
# ==================================================

# Resumen general
print(f"\n{'='*60}")
print(f"RESULTADOS DEL ANÁLISIS")
print(f"{'='*60}")
print(f"Total de hogares analizados: {len(df_final):,}")
print(f"\nPobreza Monetaria:")
print(f"  • Hogares pobres: {df_final['es_pobre_monetario'].sum():,} ({df_final['es_pobre_monetario'].mean()*100:.1f}%)")
print(f"\nPobreza Laboral:")
print(f"  • Hogares con pobreza laboral: {df_final['pobreza_laboral'].sum():,} ({df_final['pobreza_laboral'].mean()*100:.1f}%)")
print(f"\nInformalidad:")
print(f"  • Tasa promedio de informalidad: {df_final['tasa_informalidad'].mean()*100:.1f}%")

# Análisis por dominio geográfico
analisis_geografico = df_final.groupby('dominio').agg({
    'es_pobre_monetario': 'mean',
    'pobreza_laboral': 'mean',
    'tasa_informalidad': 'mean',
    'inghog2d': 'median'
}).round(3) * 100

print(f"\n{'='*60}")
print("Indicadores por Dominio Geográfico (%)")
print(f"{'='*60}")
print(analisis_geografico)

# Exportar dataset final
df_final.to_csv('analisis_pobreza_completo_2024.csv', index=False)
print(f"\n✓ Dataset final guardado: {df_final.shape[0]:,} hogares × {df_final.shape[1]} variables")

Output esperado:

✓ Datasets descargados:
  • Hogares: 33,691 registros
  • Personas: 117,755 registros
✓ Módulos individuales fusionados: (117755, 45)
✓ Módulos de hogar fusionados: (33691, 28)

============================================================
RESULTADOS DEL ANÁLISIS
============================================================
Total de hogares analizados: 33,691

Pobreza Monetaria:
  • Hogares pobres: 6,812 (20.2%)

Pobreza Laboral:
  • Hogares con pobreza laboral: 16,352 (48.5%)

Informalidad:
  • Tasa promedio de informalidad: 72.9%

✓ Dataset final guardado: 33,691 hogares × 68 variables

Código completo del ejemplo: Ver examples/investigacion/analisis_pob_mon_lab.ipynb y examples/investigacion/analisis_pob_mon_lab.py

🗺️ Merge Geográfico con UBIGEO

Ejemplo simple de cómo agregar información geográfica (departamento, provincia, distrito) usando la tabla UBIGEO oficial del INEI.

Archivo: examples/investigacion/merger_enahopy_geografico.py

from enahopy.merger.geographic.merger import GeographicMerger
import pandas as pd

# Cargar datos finales del análisis
df = pd.read_csv('dataframe_final_2024.csv')

# Cargar tabla UBIGEO oficial (1,891 distritos)
df_ubigeo = pd.read_excel('UBIGEO_2022_1891_distritos.xlsx')
df_ubigeo = df_ubigeo[['IDDIST', 'NOMBDEP', 'NOMBPROV', 'NOMBDIST']]
df_ubigeo = df_ubigeo.rename(columns={'IDDIST': 'ubigeo'})
df_ubigeo = df_ubigeo.dropna()

# Fusionar con GeographicMerger
merger = GeographicMerger()
df_geo, report = merger.merge(df, df_ubigeo, columna_union='ubigeo')

print(f"✓ Registros con geografía: {report['output_rows']}")
print(f"✓ Columnas agregadas: NOMBDEP, NOMBPROV, NOMBDIST")

# Guardar resultado
df_geo.to_csv('dataframe_final_completo_geografico_2024.csv', index=False)

Output:

✓ Registros con geografía: 33,691
✓ Columnas agregadas: NOMBDEP, NOMBPROV, NOMBDIST

🏗️ Arquitectura del Paquete

enahopy/
├── loader/              # Descarga y lectura de datos ENAHO
│   ├── core/           # Configuración y excepciones
│   ├── io/             # Readers (DTA, SAV, CSV, Parquet) y downloaders
│   └── utils/          # Utilidades y funciones auxiliares
├── merger/             # Fusión de módulos y datos geográficos
│   ├── geographic/     # Manejo de UBIGEO y validación geográfica
│   ├── modules/        # Fusión entre módulos ENAHO (01, 02, 05, 34, sumaria)
│   └── strategies/     # Estrategias de fusión (hogar, persona, panel)
└── null_analysis/      # Análisis de valores faltantes
    ├── core/          # Motor de análisis y clasificación
    ├── patterns/      # Detección de patrones (MCAR, MAR, MNAR)
    ├── strategies/    # Estrategias de imputación (media, KNN, ML)
    └── reports/       # Generación de reportes y visualizaciones

📚 Módulos ENAHO Soportados

🔧 Configuración Avanzada

Cache y Performance

from enahopy.loader import ENAHOConfig, ENAHODataDownloader

# Configuración con cache habilitado
config = ENAHOConfig(
    cache_dir='.enaho_cache',       # Directorio de cache
    enable_cache=True,               # Habilitar sistema de cache
    max_workers=4,                   # Workers para descarga paralela
    chunk_size=50000,                # Tamaño de chunks para lectura
    enable_validation=True           # Validar columnas al cargar
)

downloader = ENAHODataDownloader(config=config)

# Primera descarga: ~30 segundos (descarga desde INEI)
# Segunda descarga: <1 segundo (lee desde cache local)
df = downloader.download_module(year=2023, module='sumaria', format='dta')

Validación Estricta en Mergers

from enahopy.merger import MergerConfig, ENAHOMerger

# Configuración con validación estricta
config = MergerConfig(
    validate_merge=True,      # Validar antes de fusionar
    strict_mode=True,         # Modo estricto (falla si hay errores)
    allow_duplicates=False,   # No permitir duplicados
    validate_ubigeo=True      # Validar códigos UBIGEO
)

merger = ENAHOMerger(config=config)

📊 Ejemplos y Tutoriales

El repositorio incluye scripts de demostración completos:

• 01_complete_poverty_analysis.py - Análisis end-to-end de pobreza monetaria
• 02_geographic_inequality_analysis.py - Desigualdad territorial con UBIGEO
• 03_multimodule_analysis.py - Fusión avanzada de múltiples módulos
• 04_advanced_ml_imputation_demo.py - Imputación con Machine Learning

También hay Jupyter notebooks en examples/:

• tutorial_01_loader.ipynb - Descarga y lectura básica
• tutorial_02_merger.ipynb - Fusión de módulos
• tutorial_03_null_analysis.ipynb - Análisis de valores nulos

🤝 Contribuir

¡Las contribuciones son bienvenidas! Ver CONTRIBUTING.md para detalles completos.

Setup de desarrollo:

# Clonar repositorio
git clone https://github.com/elpapx/enahopy.git
cd enahopy

# Instalar en modo desarrollo con dependencias
pip install -e .[dev]

# Instalar pre-commit hooks
pre-commit install

# Ejecutar tests
pytest tests/ -v

# Verificar estilo de código
black enahopy/ tests/
flake8 enahopy/
isort enahopy/ tests/

# Generar reporte de cobertura
pytest tests/ --cov=enahopy --cov-report=html

Estado del CI/CD

Todos los PRs son validados automáticamente:

• ✅ Quality Checks: black, flake8, isort
• ✅ Multi-platform Tests: Ubuntu, Windows, macOS
• ✅ Python Matrix: 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12
• ✅ Coverage: Cobertura mínima 40%
• ✅ Build Validation: Empaquetado PyPI

📈 Roadmap

Próximas características:

• Soporte para ENDES (Encuesta Demográfica y de Salud Familiar)
• Integración con ENAPRES (Encuesta Nacional de Programas Presupuestales)
• Dashboard interactivo con Streamlit
• Exportación a formatos R (RData, feather)
• Análisis longitudinal (paneles multi-año)
• API REST para servicios web

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver LICENSE para detalles.

📞 Soporte

• 📧 Email: pcamacho447@gmail.com
• 🐛 Issues: GitHub Issues
• 💬 Discusiones: GitHub Discussions

🙏 Agradecimientos

• INEI (Instituto Nacional de Estadística e Informática) por la disponibilización de microdatos públicos
• Comunidad de investigadores y analistas de datos sociales en Perú
• Todos los contribuidores y usuarios del proyecto

Desarrollado con ❤️ para la comunidad de investigación social y económica en Perú