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Prepare data for LexImpact

Project description

Préparation des données pour LexImpact

Ce projet regroupe les scripts permettant de préparer les données des différents projets Leximpact.

Schéma complet de préparation et d’utilisation des données

LexImpact Pipeline

Le pipeline prepare-data est donc le suivant :

Input: erfs_flat_2018.h5

01_db_reduce.ipynb

Objectif: Réduit le nombre de variables dans la base

Output: 01_erfs_reduced_2018.h5

02_db_enlarge.ipynb

Objectif: Ajoute des gens fictifs dans la base pour pouvoir calibrer

Output: 02_erfs_enlarged_2018.h5

03_db_add_rfr.ipynb

Input : CalibPote-2018-revkire.json

Objectifs: - Calculer le RFR dans OpenFisca - Calibrer le RFR ERFS_2018 sur POTE_2018

Output: 03_erfs_rfr_2018.h5

04_db_add_var

0403_db_add_var_copules.ipynb

0401_db_add_var_copules-algo_monte-carlo.ipynb

0402_db_add_var_copules-validate.ipynb

Input : ExportCopule-2018-variable.json

Objectif: Ajoute les variables issues de POTE 2018 dans la base ERFS 2018

Output: 04_erfs_var_copules_2018.h5

05_db_calib_var_copules.ipynb

Input : CalibPote-2019-variable.json

Objectifs: - Vieillit la base ERFS_2018 vers 2019 (nos données les plus récentes) : inflation économique et inflation des foyers - Calibre chacune des variables issues de POTE sur POTE 2019

Output: 05_erfs_calibrated_ff_2018_to_2019.h5

06_db_aging_final.ipynb

Objectifs:

  • Vieillit la base ERFS_2019 vers 2021 (année voulue pour les calculs) : inflation économique et inflation des foyers
  • Bruitage statistique de la base pour anonymisation

Output: 06_erfs_ff_2018_aged_2021.h5

How to contribute

Please see the contributing page.

Project details


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Source Distribution

leximpact_prepare_data-0.0.25.tar.gz (39.2 kB view hashes)

Uploaded Source

Built Distribution

leximpact_prepare_data-0.0.25-py3-none-any.whl (40.9 kB view hashes)

Uploaded Python 3

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