Package: pyeph
PyEPH - Libreria para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares en PythonLa librería Pyeph tiene como objetivo facilitar el procesamiento en Python de lasEncuesta 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 deEPH'sy otros como lacanasta basicayadulto equivalente, como asi también algunos calculos rápidos relacionados con las mismasCómo citar la libreríaCarolina 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.6727908InstalaciónPueden probar nuestra notebook de ejemplo en Google ColabRecordá abrir en una nueva pestañaPrerequisitosPython 3pipInstalando PyEPHAbra una terminal del sistema y escriba$pipinstallpyephUso básicoLos siguientes son algunos ejemplos de uso. Para ver todos los cálculos podés ir para la documentaciónEn inglésimportpyeph# Obtencióneph=pyeph.get(data="eph",year=2021,period=2,base_type='individual')# EPH individualbasket=pyeph.get(data="canastas")# canasta basica total y alimentariaadequi=pyeph.get(data="adulto-equivalente")# adulto equivalente# Cálculos de ejemplo de pobrezapoverty=pyeph.Poverty(eph,basket)population_poverty=poverty.population(group_by='CH04')# Población pobre por sexolabeled_poverty=pyeph.map_labels(population_poverty)# Etiquetado de las variables# Cálculos de Mercado Laborallabor_market=pyeph.LaborMarket(eph)unemployment=labor_market.unemployment(group_by="REGION",div_by="PT")# Desempleo agrupado por region y dividiendo por Población Totallabeled_unemployment=pyeph.map_labels(unemployment)# Etiquetado de las variablesEn españolimportpyeph# Obtencióneph=pyeph.obtener(data="eph",ano=2021,periodo=2,tipo_base='individual')# EPH individualcanastas=pyeph.obtener(data="canastas")# canasta basica total y alimentariaadequi=pyeph.obtener(data="adulto-equivalente")# adulto equivalente# Cálculos de ejemplo de pobrezapobreza=pyeph.Pobreza(eph,canastas)poblacion_pobre=pobreza.poblacion(agrupar_por='CH04')# Población pobre por sexopoblacion_pobre_etiquetado=pyeph.etiquetar(poblacion_pobre)# Etiquetado de las variables# Cálculos de Mercado Laboralmercado_laboral=pyeph.MercadoLaboral(eph)desempleo=mercado_laboral.desempleo(agrupar_por="REGION",div_por="PT")# Desempleo agrupado por region y dividiendo por Población Totaldesempleo_etiquetado=pyeph.etiquetar(desempleo)# Etiquetado de las variablesDocumentaciónLink del sitio de la documentaciónTenga en cuentaEsta librería se encuentra en estado permanente de desarrollo.Cualquier colaboración es bienvenidaAgradecimientosDejamos aquí un especial agradecimiento al equipo de desarrollo de la libreríaEPH en R. Todo el amor para elles ❤️ y aRami Argañarazpor armarnos el loguito 😻⌨️ con ❤️