Package: iotbr
Imput Output Tables to Brazil IOTBRGenerateI O - T A B L EIOTBR.Instructions!pipinstalliotbr==0.0.3fromiotbrimporttruastrufromiotbrimporttru_pbastru_pbLooking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/
Collecting iotbr==0.0.3
  Downloading iotbr-0.0.3-py3-none-any.whl (7.2 MB)
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[?25hRequirement already satisfied: xlrd in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from iotbr==0.0.3) (2.0.1)
Installing collected packages: iotbr
Successfully installed iotbr-0.0.3#ler uma variável qualquer dentro da trutru.read_var()<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}</style>PTprodutosArroz, trigo e outros cereais12631Milho em grão43663Algodão herbáceo, outras fibras da lav. temporária18376Cana-de-açúcar57068Soja  em grão153331......Serviços de artes, cultura, esporte e recreação45636Organizações patronais, sindicais e outros serviços associativos93816Manutenção de computadores, telefones e objetos domésticos33107Serviços pessoais62283Serviços domésticos75158128 rows × 1 columns<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" height="24px"viewBox="0 0 24 24"
width="24px"><style>
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      flex-wrap:wrap;
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    }

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      border: none;
      border-radius: 50%;
      cursor: pointer;
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      height: 32px;
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      width: 32px;
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      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);
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    [theme=dark] .colab-df-convert {
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    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {
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      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);
      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));
      fill: #FFFFFF;
    }
  </style><script>
    const buttonEl =
      document.querySelector('#df-804688f7-1f60-4742-b054-7c72d883e30b button.colab-df-convert');
    buttonEl.style.display =
      google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';

    async function convertToInteractive(key) {
      const element = document.querySelector('#df-804688f7-1f60-4742-b054-7c72d883e30b');
      const dataTable =
        await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',
                                                 [key], {});
      if (!dataTable) return;

      const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +
        '<a target="_blank" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'
        + ' to learn more about interactive tables.';
      element.innerHTML = '';
      dataTable['output_type'] = 'display_data';
      await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);
      const docLink = document.createElement('div');
      docLink.innerHTML = docLinkHtml;
      element.appendChild(docLink);
    }
  </script>
</div>#ler uma variável específicatru.read_var('2019','68','MG_tra')<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}</style>MG_traprodutosArroz, trigo e outros cereais1405Milho em grão2631Algodão herbáceo, outras fibras da lav. temporária370Cana-de-açúcar2996Soja  em grão3433......Serviços de artes, cultura, esporte e recreação0Organizações patronais, sindicais e outros serviços associativos0Manutenção de computadores, telefones e objetos domésticos0Serviços pessoais0Serviços domésticos0128 rows × 1 columns<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" height="24px"viewBox="0 0 24 24"
width="24px"><style>
    .colab-df-container {
      display:flex;
      flex-wrap:wrap;
      gap: 12px;
    }

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      background-color: #E8F0FE;
      border: none;
      border-radius: 50%;
      cursor: pointer;
      display: none;
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      width: 32px;
    }

    .colab-df-convert:hover {
      background-color: #E2EBFA;
      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);
      fill: #174EA6;
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    [theme=dark] .colab-df-convert {
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    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {
      background-color: #434B5C;
      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);
      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));
      fill: #FFFFFF;
    }
  </style><script>
    const buttonEl =
      document.querySelector('#df-a86d51f5-4ce0-4242-b2c3-a6892af845fc button.colab-df-convert');
    buttonEl.style.display =
      google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';

    async function convertToInteractive(key) {
      const element = document.querySelector('#df-a86d51f5-4ce0-4242-b2c3-a6892af845fc');
      const dataTable =
        await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',
                                                 [key], {});
      if (!dataTable) return;

      const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +
        '<a target="_blank" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'
        + ' to learn more about interactive tables.';
      element.innerHTML = '';
      dataTable['output_type'] = 'display_data';
      await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);
      const docLink = document.createElement('div');
      docLink.innerHTML = docLinkHtml;
      element.appendChild(docLink);
    }
  </script>
</div>#ler ler a variável com preços do ano anteriortru.read_var('2019','68','MG_tra','t-1')<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}</style>MG_traprodutosArroz, trigo e outros cereais1322Milho em grão2385Algodão herbáceo, outras fibras da lav. temporária365Cana-de-açúcar2875Soja  em grão3089......Serviços de artes, cultura, esporte e recreação0Organizações patronais, sindicais e outros serviços associativos0Manutenção de computadores, telefones e objetos domésticos0Serviços pessoais0Serviços domésticos0128 rows × 1 columns<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" height="24px"viewBox="0 0 24 24"
width="24px"><style>
    .colab-df-container {
      display:flex;
      flex-wrap:wrap;
      gap: 12px;
    }

    .colab-df-convert {
      background-color: #E8F0FE;
      border: none;
      border-radius: 50%;
      cursor: pointer;
      display: none;
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      padding: 0 0 0 0;
      width: 32px;
    }

    .colab-df-convert:hover {
      background-color: #E2EBFA;
      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);
      fill: #174EA6;
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    [theme=dark] .colab-df-convert {
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    }

    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {
      background-color: #434B5C;
      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);
      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));
      fill: #FFFFFF;
    }
  </style><script>
    const buttonEl =
      document.querySelector('#df-d740900e-1799-4c36-923a-e761bfa570df button.colab-df-convert');
    buttonEl.style.display =
      google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';

    async function convertToInteractive(key) {
      const element = document.querySelector('#df-d740900e-1799-4c36-923a-e761bfa570df');
      const dataTable =
        await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',
                                                 [key], {});
      if (!dataTable) return;

      const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +
        '<a target="_blank" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'
        + ' to learn more about interactive tables.';
      element.innerHTML = '';
      dataTable['output_type'] = 'display_data';
      await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);
      const docLink = document.createElement('div');
      docLink.innerHTML = docLinkHtml;
      element.appendChild(docLink);
    }
  </script>
</div>#ler ler a variável com outro nível e anotru.read_var('2000','12')<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}</style>PTprodutosAgropecuária87128.07773Indústrias extrativas35555.283895Indústrias de transformação648818.483278Eletricidade e gás, água, esgoto, atividades de gestão de resíduos64680.645095Construção146016.177837Comércio143766.942246Transporte, armazenagem e correio88682.618478Informação e comunicação86607.823103Atividades financeiras, de seguros e serviços relacionados105414.172763Atividades imobiliárias151048.781496Outras atividades de serviços320282.96256Administração, defesa, saúde e educação públicas e seguridade social209734.795687<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" height="24px"viewBox="0 0 24 24"
width="24px"><style>
    .colab-df-container {
      display:flex;
      flex-wrap:wrap;
      gap: 12px;
    }

    .colab-df-convert {
      background-color: #E8F0FE;
      border: none;
      border-radius: 50%;
      cursor: pointer;
      display: none;
      fill: #1967D2;
      height: 32px;
      padding: 0 0 0 0;
      width: 32px;
    }

    .colab-df-convert:hover {
      background-color: #E2EBFA;
      box-shadow: 0px 1px 2px rgba(60, 64, 67, 0.3), 0px 1px 3px 1px rgba(60, 64, 67, 0.15);
      fill: #174EA6;
    }

    [theme=dark] .colab-df-convert {
      background-color: #3B4455;
      fill: #D2E3FC;
    }

    [theme=dark] .colab-df-convert:hover {
      background-color: #434B5C;
      box-shadow: 0px 1px 3px 1px rgba(0, 0, 0, 0.15);
      filter: drop-shadow(0px 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.3));
      fill: #FFFFFF;
    }
  </style><script>
    const buttonEl =
      document.querySelector('#df-b985967a-f875-488f-96a9-618e391cc619 button.colab-df-convert');
    buttonEl.style.display =
      google.colab.kernel.accessAllowed ? 'block' : 'none';

    async function convertToInteractive(key) {
      const element = document.querySelector('#df-b985967a-f875-488f-96a9-618e391cc619');
      const dataTable =
        await google.colab.kernel.invokeFunction('convertToInteractive',
                                                 [key], {});
      if (!dataTable) return;

      const docLinkHtml = 'Like what you see? Visit the ' +
        '<a target="_blank" href=https://colab.research.google.com/notebooks/data_table.ipynb>data table notebook</a>'
        + ' to learn more about interactive tables.';
      element.innerHTML = '';
      dataTable['output_type'] = 'display_data';
      await google.colab.output.renderOutput(dataTable, element);
      const docLink = document.createElement('div');
      docLink.innerHTML = docLinkHtml;
      element.appendChild(docLink);
    }
  </script>
</div>#encontrar matrizes de demanda final (mE) e demanda total (mU) a preços básicos#usando o métrodo do Prof. Dr. GuilhotomU=tru_pb.D_total_pb('2019','68')[0]mE=tru_pb.D_total_pb('2019','68')[1]mE[1,:]array([22855.033437625632, 0.0, 0.0, 3492.9691568353433, 0.0, -481.0],
      dtype=object)#Estimar matriz a preços básicos para anos e níveis diferentemU=tru_pb.D_total_pb('2010','20')[0]mE=tru_pb.D_total_pb('2010','20')[1]mE[1,:]array([76824.77308806025, 0.0, 0.0, 0.0, 6221.934829327755, -875.0],
      dtype=object)#Estimar matriz a preços básicos para anos, níveis e unidades diferentesmU=tru_pb.D_total_pb('2010','51','t-1')[0]mE=tru_pb.D_total_pb('2010','51','t-1')[1]mU.shape(107, 51)#estimar a matrizes do sistema IOimportnumpyasnpyear='2019'level='68'unit='t'mU=tru_pb.D_total_pb(year,level,unit)[0]mE=tru_pb.D_total_pb(year,level,unit)[1]#Estimar matriz (D)mV=tru.read_var(year,level,'P_matrix',unit).values.T#Total produzido por produto#vQ = np.sum(mV, axis=0)vQ=tru.read_var(year,level,'PT',unit).valuesmQChapeu=np.diagflat(1/vQ)mD=np.dot(mV,mQChapeu)#Estimar matriz (B)#Total produzido por setorvVBP=np.sum(mV,axis=1)vX=np.copy(vVBP)mXChapeu=np.diagflat(1/vX)mB=np.dot(mU,mXChapeu)mA=np.dot(mD,mB).astype(float)mY=np.dot(mD,mE).astype(float)mZ=np.dot(mD,mU).astype(float)mI=np.eye(int(level))mLeontief=np.linalg.inv(mI-mA)mLeontiefarray([[1.02795846e+00, 6.63434968e-02, 1.55683119e-02, ...,
        2.48657115e-03, 8.87445164e-03, 0.00000000e+00],
       [3.46679411e-03, 1.05066335e+00, 7.50231026e-03, ...,
        5.04707964e-04, 2.99970714e-03, 0.00000000e+00],
       [4.65358841e-03, 1.14566016e-02, 1.06662450e+00, ...,
        3.39112179e-04, 7.04559555e-04, 0.00000000e+00],
       ...,
       [2.57040133e-04, 4.90720175e-04, 2.96567252e-04, ...,
        1.02021266e+00, 6.72567669e-03, 0.00000000e+00],
       [1.72661929e-03, 1.85442303e-03, 1.52402071e-03, ...,
        3.19760462e-03, 1.00595709e+00, 0.00000000e+00],
       [0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, ...,
        0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00]])#Variáveis que o pkg iotbr reconhece dentro da truníveis 20 e 68 so tem dados a partir de 2010
-níveis 12 e 51 passaram a agregar exportações e importações a partir de 2010