PyEPH - Librería para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares en Python

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La librería Pyeph tiene como objetivo facilitar el procesamiento en Python de las Encuesta Permanente de Hogares (eph) publicadas por INDEC de forma periódica. Está pensada como un espacio donde se nuclean y centralizan los cálculos vinculados a las mismas para posteriormente ser utilizadas en investigaciones, artículos, publicaciones, etc. Es una librería que hace principal hincapié en la transparencia metodológica utilizando licencias de código abierto y que promueve la colaboración de las comunidades de cientístas de datos, sociales, investigadorxs, desarrolladorxs, periodistas y demás curiosxs.

Permite la descarga de archivos de EPH's y otros como la canasta basica y adulto equivalente , como asi también algunos calculos rápidos relacionados con las mismas

👷‍♀️ Cómo colaborar

¡Las contribuciones son bienvenidas! Si estás interesado en mejorar la librería o agregar nuevas funcionalidades o cálculos, por favor revisa nuestra guía de contribución para obtener más información.

Cómo citar la librería

Carolina Trogliero, Mariano Valdez y Maria Frances Gaska (2022). PyEPH: Librería para la obtención y el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH-INDEC). PyEPH version https://doi.org/10.5281/zenodo.6727908

Instalación

Pueden probar nuestra notebook de ejemplo en Google Colab

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Prerequisitos

• Python 3
• pip

Instalando PyEPH

• Abra una terminal del sistema y escriba

$ pip install pyeph

Uso básico

Los siguientes son algunos ejemplos de uso. Para ver todos los cálculos podés ir para la documentación

• Obtención de datos

import pyeph

# Obtención
eph = pyeph.get(data="eph", year=2021, period=2, base_type='individual') # EPH individual
basket = pyeph.get(data="canastas") # canasta basica total y alimentaria
adulto_equivalente = pyeph.get(data="adulto-equivalente") 
"""
    Estas funcionalidades también estan disponibles en español

    eph = pyeph.obtener(data="eph", ano=2021, periodo=2, tipo_base='individual')
    canastas = pyeph.obtener(data="canastas")
    adequi = pyeph.obtener(data="adulto-equivalente") 
"""

• Cálculos sobre la pobreza

poverty = pyeph.Poverty(eph, basket)
population_poverty = poverty.population(group_by='CH04') # Población pobre por sexo
labeled_poverty = pyeph.map_labels(population_poverty) # Etiquetado de las variables
"""
    En español

    pobreza = pyeph.Pobreza(eph, canastas)
    poblacion_pobre = pobreza.poblacion(agrupar_por='CH04') 
    poblacion_pobre_etiquetado = pyeph.etiquetar(poblacion_pobre)
"""

• Cálculos de Mercado Laboral

labor_market = pyeph.LaborMarket(eph)
unemployment = labor_market.unemployment(group_by="REGION", div_by="PT") # Desempleo agrupado por region y dividiendo por Población Total
labeled_unemployment = pyeph.map_labels(unemployment) # Etiquetado de las variables
"""
    En español

    mercado_laboral = pyeph.MercadoLaboral(eph)
    desempleo = mercado_laboral.desempleo(agrupar_por="REGION", div_por="PT") 
    desempleo_etiquetado = pyeph.etiquetar(desempleo)
""""

Documentación

Sitio de la documentación en Español

🙌 Dejamos aquí un especial agradecimiento al equipo de desarrollo de la librería EPH en R.

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