FiscalPY
Funciones para limpieza de datasets fiscales en Colombia (por ahora solo incluye territorial y presupuesto general de la nación).
Instalación
pip install fiscalpy
¿Cómo usarla?
Presupuesto nacional
Para la limpieza del presupuesto nacional, se cuenta con dos funciones limpieza_gastos_pgn y limpieza_ingresos_pgn. Es importante que los datos provengan directamente de la página del Ministerio de Hacienda y Crédito Público de Colombia, y que la primera fila de los datasets sea la que da los nombres a las columnas.
Para emplearlo:
from fiscalpy import limpieza_gastos_pgn, limpieza_ingresos_pgn
import pandas as pd
gastos = pd.read_excel('gastos.xlsx')
rentas = pd.read_excel('rentas.xlsx')
gastos_limpios = limpieza_gastos_pgn(gastos)
rentas_limpias = limpieza_ingresos_pgn(gastos)
El resultado en cada caso son datasets normalizados, preparados para análisis descriptivo, tanto estadístico como gráfico.
Territorial
Se tienen tres funciones: limpieza_ingresos_territoriales, limpieza_gastos_territoriales, columnas_ingresos_territoriales
from fiscalpy import limpieza_ingresos_territoriales, limpieza_gastos_territoriales
Tanto la función de limpieza_ingresos_territoriales como de limpieza_gastos_territoriales soportan la normalización de los datos de ingresos y gastos, de ejecución y de programación, de las entidades territoriales. Lo primero que se debe hacer es importar los datasets con ayuda de pandas. Asegúrese de que la importación se realice de manera correcta o la función no se ejecutará correctamente.
Una vez se hayan importando los datos se puede utilizar la función apropiada para cada caso:
import pandas as pd
from fiscalpy import limpieza_ingresos_territoriales
df = pd.read_excel('datos_ejecucion_2025.xlsx')
norm_data = limpieza_ingresos_territoriales(df, tipo='ejecucion')
En el argumento tipo de cada función se debe especificar si se está trabajando con datos de ejecución o con datos de programación.
La función de columnas_ingresos_territoriales permite generar tres columnas para las columnas de ingreso que agregan la información a partir de tres criterios. El primero agrega la información en tres categorías:
- Recursos propios
- Transferencias
- Recursos de capital
La segunda agrega la información en cuatro categorías:
- Ingresos tributarios
- Ingresos no tribugtarios
- Transferencias
- Recursos de capital
La tercera agrega la información teniendo en cuenta las fuentes de ingresos más relevantes tanto para municipios como para departamentos.
Metadata
Release files for fiscalpy 0.0.10
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Source distribution (sdist)
| File | Size | Uploaded | |
|---|---|---|---|
| fiscalpy-0.0.10.tar.gz | 12.8 kB | Details |
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| fiscalpy-0.0.10-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Total release size: 24.8 kB
Release files / fiscalpy-0.0.10.tar.gz
| Download URL | fiscalpy-0.0.10.tar.gz |
|---|---|
| Size | 12.8 kB |
| Tags | Source |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
347bc0f60ebfdf1d54d176fdac4de9ea3ba19128ef83e7f98bd2de103b6b6081
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
5db1851b05c449ff1040a955af7bf4263665375f855455d7bf1610cb528801f6
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.14.2
|
Release files / fiscalpy-0.0.10-py3-none-any.whl
| Download URL | fiscalpy-0.0.10-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 12.0 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
288e28eff8f5875229363a17c94c169bd2f034c1d4bf43f6dbf51f4804e5ccfa
|
|
BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
c52cd2a1a3772aeb8e9dee4727116e07eab462995ce4a86a729db6d40dd8d019
|
| Upload date | |
|
Uploaded using Trusted Publishing? What is trusted publishing? |
No |
| Uploaded via |
twine/6.2.0 CPython/3.14.2
|