Cálculos#
Cálculo de la Pobreza e Indigencia#
La clase pyeph.Pobreza() o pyeph.Poverty() - instancia el calculo de la pobreza e indigencia utilizando la metodología de línea para las bases trimestrales. Tiene dos métodos principales (hogares()/household() y poblacion()/population()) que devuleven un dataframe con información referida a la tasa de pobreza de personas y la tasa de pobreza de hogares.
Aclaración: No existe información publicada fuera de los informes de prensa en formato pdf sobre los valores de las canastas básicas y alimentarias. No obstante, hemos desarrollado dos funcionaes que, de encontrarse disponibles dichos datos, podrían calcular de forma automática los valores de pobreza e indigencia.
Uso#
La clase pyeph.Pobreza() o pyeph.Poverty() recibe los siguientes parámetros:
pyeph.Pobreza(eph, canasta)
o
pyeph.Poverty(eph, basket)
Parámetros#
Parámetros |
Tipo de dato |
Descripción |
|---|---|---|
eph |
pandas.DataFrame |
Base de EPH individual publicada por INDEC. |
basket (canasta) |
pandas.DataFrame |
Base de datos de Canasta Básica Total y Canasta Básica Alimentaria con el formato específicado aquí. |
Métodos#
La clase pyeph.Pobreza() o pyeph.Poverty() instancia el calculo de pobreza e indigencia. Para obtener el dataframe con los resultados podrá consultar los métodos hogares()/household() o poblacion()/population(), según corresponda.
Pobreza e Indigencia de Personas
Este método retorna como resultado un pandas.DataFrame donde se especifica el porcentaje y la cantidad de personas en situación de pobreza e indigencia. Esta información puede calcularse agrupada por otras categorías de interés (ejemplo: sexo).
pyeph.Pobreza(eph, canasta).poblacion(agrupar_por)
o
pyeph.Poverty(eph, basket).population(group_by)
Pobreza e Indigencia de Hogares
Este método retorna como resultado un pandas.DataFrame donde se especifica el porcentaje y la cantidad de hogares en situación de pobreza e indigencia. En este caso, no es posible obtener la información agrupada por otra categoría.
pyeph.Pobreza(eph, canasta).hogares()
o
pyeph.Poverty(eph, basket).household()
Ejemplos#
Primero se instancia la clase pyeph.Pobreza() o pyeph.Poverty() :
import pyeph
# Obtencion de la base de datos
eph = pyeph.obtener(data="eph", ano=2019, periodo=1, tipo_base='individual') # INGLÉS: eph = pyeph.get(data="eph", year=2019, period=1, base_type='individual')
#Obtencion de la canasta
canasta = pyeph.obtener(data="canastas") # INGLÉS: canasta = pyeph.get(data="canastas")
# Instanciar la clase Pobreza() o Poverty()
pobreza = pyeph.Pobreza(eph=eph, canasta=canasta) # INGLÉS: pobreza = pyeph.Poverty(eph=eph, basket=canasta)
Una vez instancida la clase con una EPH individual particular, se puede calcular la tasa de pobreza e indigencia de personas y de hogares, ejecutando los diferentes métodos.
Pobreza e Indigencia de Personas#
Una vez instanciada la clase pyeph.Pobreza() o pyeph.Poverty() se ejecuta el método poblacion()/population():
# Calculo de Pobreza e Indigencia (general)
print('Pobreza de personas:')
pobreza_personas = pobreza.poblacion() # INGLÉS: pobreza_personas = pobreza.population()
# Calculo de Pobreza e Indigencia agrupado por categoría (puede ser mas de una)
print('Pobreza de personas según sexo:')
pobreza_personas = pobreza.poblacion(agrupar_por='CH04') # INGLÉS: pobreza_personas = pobreza.population(group_by='CH04')
Pobreza e Indigencia de Hogares#
Una vez instanciada la clase pyeph.Pobreza() o pyeph.Poverty() se ejecuta el método hogares()/household():
# Calculo de Pobreza e Indigencia (general)
print('Pobreza de hogares:')
pobreza_personas = pobreza.hogares() # INGLÉS: pobreza_personas = pobreza.household()
Cálculos de Mercado Laboral#
La clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket() - prepara las bases para los cálculos de los diferentes indicadores habituales vinculados al mercado laboral. Tiene tres métodos principales -empleo()/employment(), desempleo()/unemployment() y actividad()/activity()- que devuleven un dataframe con información referida a cada indicador.
Uso#
La clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket() recibe los siguientes parámetros:
pyeph.MercadoLaboral(eph)
o
pyeph.LaborMarket(eph)
Parámetros#
Parámetros |
Tipo de dato |
Descripción |
|---|---|---|
eph |
pandas.DataFrame |
Base de EPH individual publicada por INDEC. |
Métodos#
La clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket() prepara las bases para los cálculos de los diferentes indicadores habituales vinculados al mercado laboral. Para obtener el dataframe con los resultados podrá consultar los métodos empleo()/employment(), desempleo()/unemployment() o actividad()/activity(), según corresponda.
Empleo
Este método retorna como resultado un pandas.DataFrame donde se especifica […].
pyeph.MercadoLaboral(eph).empleo(agrupar_por, div_por)
o
pyeph.LaborMarket(eph).employment(group_by, div_by)
Parámetros |
Tipo de dato |
Descripción |
|---|---|---|
group_by (agrupar_por) |
str or list, default: None |
Nombre de la variable o lista de nombres de las variables por las cuales se desea agrupar y calcular los indicadores. Ejemplo: “CH04” o [ “CH04”, “REGION”] |
div_by (div_por) |
str, default=”PT” |
Indica la población que se utilizará para el cálculo de la tasa de empleo. Puede asumir “PT” indicando población total o “PET” indicando población en edad de trabajar. |
Desempleo
Este método retorna como resultado un pandas.DataFrame donde se especifica […].
pyeph.MercadoLaboral(eph).desempleo(agrupar_por, div_por)
o
pyeph.LaborMarket(eph).unemployment(group_by, div_by)
Parámetros |
Tipo de dato |
Descripción |
|---|---|---|
group_by (agrupar_por) |
str or list, default: None |
Nombre de la variable o lista de nombres de las variables por las cuales se desea agrupar y calcular los indicadores. Ejemplo: “CH04” o [ “CH04”, “REGION”] |
div_by (div_por) |
str, default=”PET” |
Indica la población que se utilizará para el cálculo de la tasa de empleo. Puede asumir “PT” indicando población total o “PET” indicando población en edad de trabajar. |
Actividad
Este método retorna como resultado un pandas.DataFrame donde se especifica […].
pyeph.MercadoLaboral(eph).actividad(agrupar_por, div_por)
o
pyeph.LaborMarket(eph).activity(group_by, div_by)
Parámetros |
Tipo de dato |
Descripción |
|---|---|---|
group_by (agrupar_por) |
str or list, default: None |
Nombre de la variable o lista de nombres de las variables por las cuales se desea agrupar y calcular los indicadores. Ejemplo: “CH04” o [ “CH04”, “REGION”] |
div_by (div_por) |
str, default=”PT” |
Indica la población que se utilizará para el cálculo de la tasa de empleo. Puede asumir “PT” indicando población total o “PET” indicando población en edad de trabajar. |
Ejemplos#
Primero se instancia la clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket():
import pyeph
# Obtencion de la base de datos
eph = pyeph.obtener(data="eph", ano=2019, periodo=1, tipo_base='individual') # INGLÉS: eph = pyeph.get(data="eph", year=2019, period=1, base_type='individual')
Resultado:
index |
CODUSU |
ANO4 |
TRIMESTRE |
NRO_HOGAR |
COMPONENTE |
H15 |
REGION |
MAS_500 |
AGLOMERADO |
PONDERA |
CH03 |
CH04 |
CH05 |
CH06 |
CH07 |
CH08 |
CH09 |
CH10 |
CH11 |
CH12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 |
TQRMNOPPUHKNKNCDEFOCD00629562 |
2019 |
1 |
2 |
2 |
1 |
41 |
N |
8 |
108 |
2 |
2 |
03/06/1990 |
28 |
1 |
4 |
1 |
2 |
0 |
4 |
1 |
TQRMNOPPUHKNKNCDEFOCD00629562 |
2019 |
1 |
2 |
3 |
1 |
41 |
N |
8 |
108 |
3 |
2 |
29/12/2005 |
13 |
5 |
4 |
1 |
1 |
1 |
4 |
2 |
TQRMNOPPUHKNKNCDEFOCD00629562 |
2019 |
1 |
2 |
4 |
0 |
41 |
N |
8 |
108 |
3 |
1 |
26/01/2018 |
1 |
5 |
4 |
3 |
0 |
0 |
0 |
3 |
TQRMNORUQHKNKNCDEFOCD00629563 |
2019 |
1 |
1 |
1 |
1 |
41 |
N |
8 |
108 |
1 |
2 |
30/03/1978 |
41 |
5 |
4 |
1 |
2 |
0 |
6 |
4 |
TQRMNORUQHKNKNCDEFOCD00629563 |
2019 |
1 |
1 |
2 |
0 |
41 |
N |
8 |
108 |
3 |
2 |
20/09/2009 |
9 |
5 |
4 |
1 |
1 |
1 |
2 |
5 |
TQRMNOPUVHKOKMCDEFOCD00629564 |
2019 |
1 |
1 |
2 |
1 |
41 |
N |
8 |
141 |
1 |
1 |
26/04/1967 |
51 |
3 |
4 |
1 |
2 |
0 |
2 |
6 |
TQRMNOQWVHMNLPCDEFOCD00629565 |
2019 |
1 |
1 |
1 |
1 |
41 |
N |
8 |
221 |
1 |
1 |
15/03/1955 |
63 |
2 |
1 |
1 |
2 |
0 |
4 |
7 |
TQRMNOQWVHMNLPCDEFOCD00629565 |
2019 |
1 |
1 |
2 |
1 |
41 |
N |
8 |
221 |
2 |
2 |
25/04/1956 |
62 |
2 |
1 |
1 |
2 |
0 |
4 |
8 |
TQRMNOQWVHMNLPCDEFOCD00629565 |
2019 |
1 |
1 |
3 |
1 |
41 |
N |
8 |
221 |
3 |
2 |
10/06/1994 |
24 |
5 |
1 |
1 |
1 |
1 |
7 |
9 |
TQRMNOQWXHMNLPCDEFOCD00629566 |
2019 |
1 |
1 |
1 |
1 |
41 |
N |
8 |
221 |
1 |
1 |
22/07/1944 |
74 |
4 |
1 |
1 |
2 |
0 |
2 |
# Instanciar la clase LaborMarket o MercadoLaboral
mercado_laboral = pyeph.MercadoLaboral(eph) # INGLÉS: mercado_laboral = pyeph.LaborMarket(eph)
Una vez instancida la clase con una EPH individual particular, se pueden calcular los indicadores del mercado laboral, ejecutando los diferentes métodos.
Desempleo#
Una vez instanciada la clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket() se ejecuta el método desempleo()/unemployment():
# Calculo de Desempleo General
print("\nTasa de desempleo considerando la Población en Edad de Trabajar:\n")
print(mercado_laboral.desempleo()) # INGLÉS: mercado_laboral.unemployment()
Resultado:
Tasa de desempleo considerando la Población en Edad de Trabajar:
Tasa de Desempleo |
|---|
10.1 |
print("\nTasa de desempleo considerando la Población Total:\n")
print(mercado_laboral.desempleo(div_por='PT')) # INGLÉS: mercado_laboral.unemployment(div_by='PT')
Resultado:
Tasa de desempleo considerando la Población Total:
Tasa de Desempleo |
|---|
10.1 |
# Calculo de Desempleo agrupado por categoría (puede ser mas de una)
print("\nTasa de desempleo considerando la Población en Edad de Trabajar según sexo:\n")
print(mercado_laboral.desempleo(agrupar_por = 'CH04')) # INGLÉS: mercado_laboral.unemployment(group_by='CH04')
Resultado:
Tasa de desempleo considerando la Población en Edad de Trabajar según sexo:
CH04 |
Tasa de Desempleo |
|---|---|
1 |
9.2 |
2 |
11.2 |
print("\nTasa de desempleo considerando la Población Total según sexo:\n")
print(mercado_laboral.desempleo(agrupar_por = 'CH04', div_por='PT')) # INGLÉS: mercado_laboral.unemployment(group_by='CH04', div_by='PT')
Resultado:
Tasa de desempleo considerando la Población Total según sexo:
CH04 |
Tasa de Desempleo |
|---|---|
1 |
9.2 |
2 |
11.2 |
Empleo#
Una vez instanciada la clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket() se ejecuta el método empleo()/employment():
# Calculo de Empleo General
print("\nTasa de empleo considerando la Población en Edad de Trabajar:\n")
print(mercado_laboral.empleo()) # INGLÉS: mercado_laboral.employment()
Resultado:
Tasa de empleo considerando la Población en Edad de Trabajar:
Tasa de Empleo |
|---|
42.3 |
print("\nTasa de empleo considerando la Población Total:\n")
print(mercado_laboral.empleo(div_por='PT')) # INGLÉS: mercado_laboral.employment(div_by='PT')
Resultado:
Tasa de empleo considerando la Población Total:
Tasa de Empleo |
|---|
42.3 |
# Calculo de Empleo agrupado por categoría (puede ser mas de una)
print("\nTasa de empleo considerando la Población en Edad de Trabajar según sexo:\n")
print(mercado_laboral.empleo(agrupar_por = 'CH04')) # INGLÉS: mercado_laboral.employment(group_by='CH04')
Resultado:
Tasa de empleo considerando la Población en Edad de Trabajar según sexo:
CH04 |
Tasa de Empleo |
|---|---|
1 |
49.7 |
2 |
35.3 |
print("\nTasa de empleo considerando la Población Total según sexo:\n")
print(mercado_laboral.empleo(agrupar_por = 'CH04', div_por='PT')) # INGLÉS: mercado_laboral.employment(group_by='CH04', div_by='PT')
Resultado:
Tasa de empleo considerando la Población Total según sexo:
CH04 |
Tasa de Empleo |
|---|---|
1 |
49.7 |
2 |
35.3 |
Actividad#
Una vez instanciada la clase pyeph.MercadoLaboral() o pyeph.LaborMarket() se ejecuta el método actividad()/activity():
# Calculo de Actividad General
print("\nTasa de actividad considerando la Población en Edad de Trabajar:\n")
print(mercado_laboral.actividad()) # INGLÉS: mercado_laboral.activity()
Resultado:
Tasa de actividad considerando la Población en Edad de Trabajar:
Tasa de Actividad |
|---|
47.0 |
print("\nTasa de actividad considerando la Población Total:\n")
print(mercado_laboral.actividad(div_por='PT')) # INGLÉS: mercado_laboral.activity(div_by='PT')
Resultado:
Tasa de actividad considerando la Población Total:
Tasa de Actividad |
|---|
47.0 |
# Calculo de Actividad agrupado por categoría (puede ser mas de una)
print("\nTasa de actividad considerando la Población en Edad de Trabajar según sexo:\n")
print(mercado_laboral.actividad(agrupar_por = 'CH04')) # INGLÉS: mercado_laboral.activity(group_by='CH04')
Resultado:
Tasa de actividad considerando la Población en Edad de Trabajar según sexo:
CH04 |
Tasa de Actividad |
|---|---|
1 |
54.7 |
2 |
39.8 |
print("\nTasa de actividad considerando la Población Total según sexo:\n")
print(mercado_laboral.actividad(agrupar_por = 'CH04', div_por='PT')) # INGLÉS: mercado_laboral.activity(group_by='CH04', div_by='PT')
Resultado:
Tasa de actividad considerando la Población Total según sexo:
CH04 |
Tasa de Actividad |
|---|---|
1 |
54.7 |
2 |
39.8 |