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PyEPH es una librería para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares (eph) en Python. 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

Project description

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

PyPI PyPI - License PyPI - Python Version PyPI - Downloads Downloads Documentation Status Tests DOI

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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

Recordá abrir en una nueva pestaña

Prerequisitos

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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Source Distribution

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Uploaded Python 3

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  • Download URL: pyeph-1.6.2.tar.gz
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  • Tags: Source
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  • Uploaded via: poetry/2.4.0 CPython/3.12.1 Linux/6.17.0-1010-azure

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Hashes for pyeph-1.6.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 c213fa19e590acf3452c5cf54ccd62c7c717cbbca2aa24897c7b68bcf31590c2
MD5 6a4768466579901a48a958c848b44f7f
BLAKE2b-256 b51ca15dffb88a9322e5f431201db4b8d5676f4851617befe90fae804f1054fb

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  • Download URL: pyeph-1.6.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 66.3 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: poetry/2.4.0 CPython/3.12.1 Linux/6.17.0-1010-azure

File hashes

Hashes for pyeph-1.6.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 8189374d71dc5eddec5cf93bca3a0acc79fe56c829d4e0616bbaa75e54973130
MD5 f80f0cb4a296bab1c6afff57688df672
BLAKE2b-256 110395efe1b48659ab086ac153fc895f53f1b9a6ef9679d0d987eac57969f168

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