fetches CAGED microdata / busca microdados do CAGED
Project description
pycaged
Este é um módulo para extrair relatórios a partir dos microdados do CAGED. Consolidando os dados do CAGED antigo com o novo. (As ressalvas metodológicas do Ministério da Economia devem ser consideradas)
Instalação
Instale no prompt de comando (Windows) com o comando:
pip install pycaged
Uso no python
import pycaged
#Ano (int), mes(str), uf(int, código ibge da UF)
pycaged.SubclasseMunicipios(ano, mes, uf) #<---- Nível mais desagregado
"Retorna o dataframe com dados CAGED dos municípios da UF selecionada a nível Subclasse de classificação de emprego (CNAE 2.0)"
#Ano (int), mes(str), uf(int, código ibge da UF)
pycaged.ClasseMunicipios(ano, mes, uf)
"Retorna o dataframe com dados CAGED dos municípios da UF selecionada a nível de Classe de classificação de emprego (CNAE 2.0)"
#Ano (int), mes(str), uf(int, código ibge da UF)
pycaged.SecaoMunicipios(ano, mes, uf) #<----- Nível menos agregado
"Retorna o dataframe com dados CAGED dos municípios da UF selecionada a nível de Seção de classificação de emprego (CNAE 2.0)"
Contributing
Contribuições serão bem-vindas.
Licença
Extraindo bases de dados completas
## Extração de dados completos
É possível fazer uma iteração com os dados completos dos municípios de um estado desde 2015:
ESTE PROCESSO PODE LEVAR ENTRE 40 E 100 MINUTOS
__________________________________________
```python
#Exemplo : Criando uma tabela para uma sequência de anos
CAGEDMun = pd.DataFrame(columns = [], index = None)
mes = ["01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12"]
ano = 2015
#Iteração para os anos e meses (usamos Alagoas, 27, como exemplo)
while ano < 2022:
for i in mes:
data = pycaged.SecaoMunicipios(ano, i, 27)
#Consolidando dados na tabela final
CAGEDMun = CAGEDMun.append(data, ignore_index = True)
ano += 1
CAGEDMun.to_csv('CAGEDMun.csv', encoding = 'iso-8859-1')
Dicionário de Dados:
Admitidos/Desligados: Contratação (1), Demissão(2)
Sexo: Masculino (1), Feminino (2)
Classificação de Setores CNAE 2.0: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bMFKpREb4YlW2ZzW1WVLdMN59ol-iLw5/export?format=xlsx
Códigos IBGE por Estado: https://www.oobj.com.br/bc/article/quais-os-c%C3%B3digos-de-cada-uf-no-brasil-465.html
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
59a7d7c9c96d67f47c30cb71de65acb90503799c7ede1dcd83d51e206a246bb6
|
|
| MD5 |
ec2d0a66e1a7a8bce5683695257c65cd
|
|
| BLAKE2b-256 |
5f44350d22bb23cf75a897f5dd06f5089ce0b627bb7956019ee7271250dfcc04
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- Download URL: pycaged-2.0-py3-none-any.whl
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- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.0 CPython/3.10.4
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
ebfd844c13901baf03d0db83e43fb9cae3346a19f0f0536a36e9576a935a2f54
|
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b05ff296fd3cd97360ec01fb74077f66dd715a65319711ad55e189301545c4f8
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