Reporstat.jl
Paquete que tiene como objetivo agilizar la consulta de información poblacional de instituciones como INEGI, CONAPO y CONEVAL segregada por municipios para que, en conjunto con datos abiertos de cualquier índole, se facilite la realización de análisis y reportes estadísticos al usuario.
Indice
Funciones
Reporstat.cargar_csvReporstat.claveReporstat.codigos_postalesReporstat.codigos_postales_todosReporstat.contar_renglonesReporstat.csv_a_DataFrameReporstat.edad_entidadesReporstat.edad_municipiosReporstat.edad_municipios_todosReporstat.fechahoyReporstat.filtrarReporstat.geografiaReporstat.geografia_todos_municipiosReporstat.idhReporstat.idh_todos_municipiosReporstat.indicadores_pobrezaReporstat.indicadores_pobreza_porcentajeReporstat.indicadores_pobreza_porcentaje_todosReporstat.indicadores_pobreza_todosReporstat.int_migratoriaReporstat.int_migratoria_todosReporstat.jsonparseReporstat.poblacion_entidadReporstat.poblacion_mexicoReporstat.poblacion_municipioReporstat.poblacion_todas_entidadesReporstat.poblacion_todos_municipiosReporstat.seleccionarReporstat.similitud_entidadReporstat.similitud_municipioReporstat.similitud_regionReporstat.sumar_columnaReporstat.sumar_filaReporstat.tasas_vitalesReporstat.unzip
Población
Funciones que manejan datos proporcionados por INEGI, CONAPO y CONEVAL y proporcionan consultas por municipio. Detalles de año de actualización, consideraciones, y ejemplos proporcionados en cada apartado por función.
Reporstat.idh — Functionidh(cve_entidad::String, cve_municipio::String="")::DataFrameRegresa el índice de desarrollo humano, los años promedio de escolaridad, los años esperados de escolaridad y los ingresos per cápita de una entidad o de un municipio en formato DataFrame, se debe especificar la clave para ambos parámetros, si solo se manda el parámetro cveentidad_ se regresará el IDH de la entidad. Los datos son obtenidos de la página oficial de las Naciones Unidas, se pueden consultar aquí.
Ejemplo
julia> idh(clave("Campeche"),"003").idh*100
1-element Array{Float64,1}:
77.50874
julia> idh(clave("Campeche"),"003").idh[1]*100
77.50874
julia> idh(clave("Campeche"),"003")
1×8 DataFrame
Row │ ent mun entidad municipio idh anio_promedio_escolaridad anios_esperados_escolaridad ingreso_per_capita
│ Any Any Any Any Any Any Any Any
─────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 04 003 Campeche Carmen 0.775087 9.19528 12.6746 18552.8
julia> idh(clave("Campeche"))
1×3 DataFrame
Row │ ent ent_nombre idh
│ Any Any Any
─────┼───────────────────────
1 │ 04 Campeche 0.82Reporstat.idh_todos_municipios — Functionidh_todos_municipios()::DataFrameRegresa un DataFrame con todos los valores agregados del índice de desarrollo humano de todos los municipios. Los datos son obtenidos de la página oficial de las Naciones Unidas, se pueden consultar aquí.
Ejemplo
julia> idh_todos_municipios()
2456×8 DataFrame
Row │ ent mun entidad municipio idh anio_promedio_escolaridad anios_esperados_escolaridad ingreso_per_capita
│ String String String String Float64 Float64 Float64 Float64
──────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 001 Aguascalientes Aguascalientes 0.789432 9.55307 12.8703 17848.3
2 │ 01 002 Aguascalientes Asientos 0.6615 6.22975 11.1364 6877.03
3 │ 01 003 Aguascalientes Calvillo 0.669557 5.95726 10.8926 8764.94
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
2455 │ 32 057 Zacatecas Trancoso 0.673578 6.24331 10.8909 7555.7
2456 │ 32 058 Zacatecas Santa María de la Paz 0.668754 5.86283 12.143 8092.09Reporstat.int_migratoria — Functionint_migratoria(cve_entidad::String, cve_municipio::String ="")::Float64Devuelve el índice de intensidad migratoria del municipio indicado. En caso de omitir el parámetro cve_municipio, devuelve los datos de la entidad indicada. Datos obtenidos de aquí.
Ejemplo
julia> int_migratoria(clave("Campeche"),"003")
0.288
julia> int_migratoria(clave("Campeche"))
0.64Reporstat.int_migratoria_todos — Functionint_migratoria_todos()::DataFrameRegresa un DataFrame con los índices de intensidad migratoria de todos los municipios. Datos obtenidos de aquí.
Ejemplo
julia> int_migratoria_todos()
2469×5 DataFrame
Row │ ent ent_nombre mun mun_nom iaim ⋯
│ String String String String Float64? ⋯
──────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 1.92 ⋯
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 5.18
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱
2468 │ 32 Zacatecas 057 Trancoso 4.141 ⋯
2469 │ 32 Zacatecas 058 Santa María de la Paz 10.074Reporstat.edad_entidades — Functionedad_entidades()::DataFrameDa a conocer el primer y tercer cuartil, así como mediana(segundo cuartil) de las edades por entidad en formato DataFrame. Dichos datos de edades actualizados al año 2020 se obtuvieron de la página INEGI.
Ejemplo
julia> edad_entidades()
32×5 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre Q1 Q2 Q3
│ String String Float64 Float64 Float64
──────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 13 26 43
2 │ 02 Baja California 15 28 44
3 │ 03 Baja California Sur 14 28 43
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮Reporstat.edad_municipios — Functionedad_municipios(cve_entidad::String,cve_municipio::String)::DataFrameDa a conocer el primer y tercer cuartil, así como mediana(segundo cuartil) de las edades del municipio indicado en formato DataFrame. Dichos datos de edades actualizados al año 2020 se obtuvieron de la página INEGI.
Ejemplo
julia> edad_municipios("01", "001")
1×7 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre Q1 Q2 Q3
│ String String String String Float64 Float64 Float64
──────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 14 28 46Reporstat.edad_municipios_todos — Functionedad_municipios_todos()::DataFrameDa a conocer el primer y tercer cuartil, así como mediana(segundo cuartil) de las edades, a nivel nacional segregado por municipio en formato DataFrame. Dichos datos de edades actualizados al año 2020 se obtuvieron de la página INEGI.
Ejemplo
julia> edad_municipios_todos()
2469×7 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre Q1 Q2 Q3
│ String String String String Float64 Float64 Float64
──────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 14 28 46
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 11 24 42
3 │ 01 Aguascalientes 003 Calvillo 12 27 46
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮Reporstat.tasas_vitales — Functiontasas_vitales(cve_entidad::String, cve_municipio::String="")::DataFrameProporciona un DataFrame con las tasas de natalidad, fecundidad y mortalidad del municipio indicado. En caso de omitir el parámetro cve_municipio, se mostrarán datos de la entidad indicada. Datos obtenidos del registro de nacimientos (2019), defunciones generales (2019) y población de mujeres en edad fértil (15-45 años, 2020) del INEGI.
Ejemplo
julia> tasas_vitales("01", "001")
1×3 DataFrame
Row │ Natalidad Fecundidad Mortalidad
│ Float64 Float64 Float64
─────┼───────────────────────────────────
1 │ 0.0430915 0.0915221 0.0221098Reporstat.geografia — Functiongeografia(cve_entidad::String,cve_municipio::String ="")::DataFrameDevuelve un DataFrame con la latitud, longitud y altitud promedio del municipio indicado. En caso de omitir el parámetro cve_municipio, devuelve los datos de la entidad indicada. Datos obtenidos de aquí.
Se pueden hacer consultas de una entidad o de un municipio.
julia> geografia(clave("Oaxaca"),"003")
1×5 DataFrame
Row │ ent mun latitud longitud altitud
│ Any Any Any Any Any
─────┼────────────────────────────────────────────────
1 │ 20 003 17°04´10.549 095°58´04.929 1486
julia> geografia(clave("Oaxaca"),"003").latitud
1-element Array{Any,1}:
"17°04´10.549"
julia> geografia(clave("Oaxaca"),"003").altitud
1-element Array{Any,1}:
"1486"
julia> geografia(clave("Campeche"))
1×4 DataFrame
Row │ ent latitud longitud altitud
│ Any Any Any Any
─────┼───────────────────────────────────────────
1 │ 04 19°01´17.138 092°27´54.859 14
Reporstat.geografia_todos_municipios — Functiongeografia_todos_municipios()::DataFrame
Devuelve los datos geográficos de todos los municipios(latitud, longitud y altitud promedio), puedes consultar la información [aquí](https://www.inegi.org.mx/app/ageeml/#).Ejemplo
julia> geografia_todos_municipios()
2469×7 DataFrame
Row │ ent nom_ent mun nom_mun latitud ⋯
│ String String String String String ⋯
──────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 22°03´26 ⋯
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 22°17´45
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱
2468 │ 32 Zacatecas 057 Trancoso 22°49´06 ⋯
2469 │ 32 Zacatecas 058 Santa María de la Paz 21°33´55Reporstat.codigos_postales — Functioncodigos_postales()::DataFrameProporciona los códigos postales del municpio indicado, en un DataFrame. Los datos son obtenidos del Servicio Postal Mexicano.
Ejemplo
julia> codigos_postales("01", "001")
1×6 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre número de códigos postales códigos postales
│ String String String String Int64 String
──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 599 20000;20010;20010 ⋯Reporstat.codigos_postales_todos — Functioncodigos_postales_todos()::DataFrameProporciona todos los códigos postales de México, segregados por municipio, en un DataFrame. Los datos son obtenidos del Servicio Postal Mexicano.
Ejemplo
julia> codigos_postales_todos()
2465×6 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre número de códigos postales códigos postales
│ String String String String Int64 String
──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 599 20000;20010;20010 ⋯
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 82 20700;20700;20700 ⋯
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮Reporstat.poblacion_mexico — Functionpoblacion_mexico(token_INEGI::String="")::DataFrameRegresa un DataFrame con los datos más recientes, a nivel nacional, proporcionados por la API de Indicadores del INEGI. Requiere el token (token_INEGI) de la API, puede obtenerse aquí. Se puede proporcionar el token directamente o por medio de una variable de entorno llamada de la misma manera, token_INEGI.
Ejemplo
julia> ENV["token_INEGI"] = "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
"00000000-0000-0000-0000-000000000000"
julia> poblacion_mexico()
1×9 DataFrame
Row │ lugar total hombres mujeres porcentaje_hombres porcentaje_mujeres porcentaje_indigena densidad_poblacion extesion_territorial
│ String Int64 Int64 Int64 Float64 Float64 Float64 Float64 Float64
─────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ México 126014024 61473390 64540634 48.783 51.217 21.4965 64.2717 1.96065e6Reporstat.poblacion_entidad — Functionpoblacion_entidad(cve_entidad::String, token_INEGI::String="")::poblacionRegresa un una DataFrame con los datos más recientes, por entidad federativa, proporcionados por la API de Indicadores del INEGI. Requiere el token (token_INEGI) de la API, puede obtenerse aquí. Se puede proporcionar el token directamente o por medio de una variable de entorno, de la siguiente manera.
julia> ENV["token_INEGI"] = "00000000-0000-0000-0000-000000000000"El DataFrame resultante contiene los siguientes datos.
- lugar
- población total
- densidad de población (habitantes por kilómetro cuadrado)
- extensión terrotorial (kilómetros cuadrados)
- población total hombres
- población total mujeres
- porcentaje de hombres
- porcentaje de mujeres
- porcentaje de población que se considera indígena
Área geoestadística estatal (AGEE)
La entidad federativa se codifica de acuerdo con el orden alfabético de sus nombres oficiales, con una longitud de dos dígitos, a partir del 01 en adelante, según el número de entidades federativas que dispongan las leyes vigentes; en este momento son 32 entidades federativas (Aguascalientes 01, Baja California 02,... y Zacatecas 32). Las puedes consultar aquí.
| Clave Entidad | Entidad |
|---|---|
| 01 | Aguascalientes |
| 02 | Baja California |
| 03 | Baja California Sur |
| ⋮ | ⋮ |
| 30 | Veracruz de Ignacio de la Llave |
| 31 | Yucatán |
| 32 | Zacatecas |
Ejemplo
julia> popu = poblacion_entidad("31", token)
1×9 DataFrame
Row │ lugar total hombres mujeres porcentaje_hombres porcentaje_mujeres porcentaje_indigena densidad_poblacion extesion_territorial
│ String Int64 Int64 Int64 Float64 Float64 Float64 Float64 Float64
─────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ Yucatán 2320898 1140279 1180619 49.1309 50.8691 65.4035 58.7206 39524.4Reporstat.poblacion_municipio — Functionpoblacion_municipio(cve_entidad::String, cve_municipio::String, token_INEGI::String="")::DataFrameRegresa un DataFrame con los datos más recientes, por municipio, proporcionados por la API de Indicadores del INEGI. Requiere el token (token_INEGI) de la API, puede obtenerse aquí. Se puede proporcionar el token directamente o por medio de una variable de entorno llamada de la misma manera, token_INEGI.
Área geoestadística municipal (AGEM)
La clave del municipio está formada por tres números que se asignan de manera ascendente a partir del 001, de acuerdo con el orden alfabético de los nombres de los municipios, aunque a los creados posteriormente a la clavificación inicial, se les asigna la clave geoestadística conforme se vayan creando. Las puedes consultar aquí.
| Clave Entidad | Nombre Entidad | Clave Municipio | Nombre Municipio |
|---|---|---|---|
| 01 | Aguascalientes | 001 | Aguascalientes |
| 01 | Aguascalientes | 002 | Asientos |
| 01 | Aguascalientes | 003 | Calvillo |
| ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ |
| 32 | Zacatecas | 056 | Zacatecas |
| 32 | Zacatecas | 057 | Trancoso |
| 32 | Zacatecas | 058 | Santa María de la Paz |
Ejemplo
julia> ENV["token_INEGI"] = "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
"00000000-0000-0000-0000-000000000000"
julia> popu = poblacion_municipio("01", "002")
1×9 DataFrame
Row │ lugar total hombres mujeres porcentaje_hombres porcentaje_mujeres porcentaje_indigena densidad_poblacion extesion_territorial
│ String Int64 Int64 Int64 Float64 Float64 Float64 Float64 Float64
─────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ Aguascalientes, Asientos 51536 25261 26275 49.0162 50.9838 3.63938 93.8709 549.009Reporstat.poblacion_todas_entidades — Functionpoblacion_todas_entidades()::DataFrameRegresa un DataFrame con los datos poblacionales de todas las entidades.
- clave de entidad
- nombre oficial de la entidad
- población total
- densidad de población (habitantes por kilómetro cuadrado)
- extensión territorial (kilómetros cuadrados)
- población total hombres
- población total mujeres
- porcentaje de hombres
- porcentaje de mujeres
- porcentaje de población que se considera indígena
Ejemplo
julia> poblacion_todas_entidades()
32×10 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre total densidad extension_territorial hombres mujeres ⋯
│ String String Int64 Float64 Float64 Int64 Int64 ⋯
─────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 1425607 253.862 5615.67 69668300 72892400 ⋯
2 │ 02 Baja California 3769020 52.7505 71450.0 190058900 186843100
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱
32 │ 32 Zacatecas 1622138 21.5494 75275.3 79105800 83108000 ⋯Reporstat.poblacion_todos_municipios — Functionpoblacion_todos_municipios()::DataFrameRegresa un DataFrame con los datos poblacionales de todos los municipios.
- nombre del lugar
- clave de entidad
- nombre de la entidad
- clave de municipio
- nombre de municipio
- población total
- densidad de población (habitantes por kilómetro cuadrado)
- extensión territorial (kilómetros cuadrados)
- población total hombres
- población total mujeres
- porcentaje de hombres
- porcentaje de mujeres
- porcentaje de población que se considera indígena
Ejemplo
julia> poblacion_todos_municipios()
2469×11 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre total densidad hombres mujeres porcentaje_hombres porcentajes_mujeres ⋯
│ String String String String Int64 Float64 Int64 Int64 Float64 Float64 ⋯
──────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 797010 744.58 386429 410581.0 48.5335 51.4665 ⋯
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 797010 744.58 386429 410581.0 48.5335 51.4665
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱
2468 │ 32 Zacatecas 057 Trancoso 138176 331.026 66297 71879.0 48.482 51.518 ⋯
2469 │ 32 Zacatecas 058 Santa María de la Paz 16934 87.9192 8358 8576.0 48.962 51.038Reporstat.similitud_region — Functionsimilitud_region(region::String)::Array{Array{String}}Proporciona dos arreglos dentro de un arreglo. El primer arreglo contiene todas las entidades similares a region y el segundo todos los municipios similares a region.
Ejemplo
julia> similitud_region("jalisto")
2-element Array{Array{String,N} where N,1}:
["Jalisco"]
["Xalisco", "Naolinco", "Xaloztoc", "Calvillo", "Saltillo"]Reporstat.similitud_entidad — Functionsimilitud_entidad(entidad::String)::Array{String}Proporciona un arreglo con todas las entidades con un nombre igual o similar a entidad.
Ejemplo
julia> similitud_entidad("oajaca")
1-element Array{String,1}:
"Oaxaca"
julia> clave(similitud_entidad("oaxjaca")[1])
"29"Reporstat.similitud_municipio — Functionsimilitud_municipio(municipio::String)::Array{String}Proporciona un arreglo con todos los municipios con un nombre igual o similar a municipio.
Ejemplo
julia> similitud_municipio("tequixciapn")
3-element Array{String,1}:
"Tequisquiapan"
"Atlequizayan"
"Tequixquiac"
julia> clave(similitud_municipio("tequixciapn")[end])
"096"Indicadores de Pobreza
Datos proporcionados por el Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social, actualizados al año 2015.
Diccionario de Datos, Indicadores de pobreza municipal (2015)
| Abreviación | Significado |
|---|---|
| pobreza | Población en situación de pobreza |
| pobreza_e | Población en situación de pobreza extrema |
| pobreza_m | Población en situación de pobreza moderada |
| vul_car | Población vulnerable por carencias |
| vul_ing | Población vulnerable por ingreso |
| npnv | Población no pobre y no vulnerable |
| ic_rezedu | Población con rezago educativo |
| ic_asalud | Población con carencia por acceso a los servicios de salud |
| ic_segsoc | Población con carencia por acceso a la seguridad social |
| ic_cv | Población con carencia por calidad y espacios en la vivienda |
| ic_sbv | Población con carencia por acceso a los servicios básicos en la vivienda |
| ic_ali | Población con carencia por acceso a la alimentación |
| carencias | Población con al menos una carencia social |
| carencias3 | Población con al menos tres carencias sociales |
| plb | Población con ingreso inferior a la línea de bienestar |
| plbm | Población con ingreso inferior a la línea de bienestar mínimo |
Reporstat.indicadores_pobreza — Functionindicadores_pobreza(cve_entidad::String,cve_municipio::String)::DataFrameProporciona el número de personas que cumple con los indicadores de pobreza según el CONEVAL, del municipio indicado.
Los datos son obtenidos de la página oficial de datos abiertos del gobierno federal de México datos.gob.mx Consulta el Diccionario de Datos, Indicadores de pobreza municipal (2015)
Ejemplo
julia> df = indicadores_pobreza("01", "001")
1×20 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre pobreza pobreza_e pobreza_m ⋯
│ String String String String Int64 Int64 Int64 ⋯
──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 224949 13650 211299 ⋯
Reporstat.indicadores_pobreza_porcentaje — Functionindicadores_pobreza_porcentaje(cve_entidad::String,cve_municipio::String)::DataFrameProporciona el porcentaje de personas que cumple con los indicadores de pobreza según el CONEVAL, del municipio indicado.
Los datos son obtenidos de la página oficial de datos abiertos del gobierno federal de México datos.gob.mx Consulta el Diccionario de Datos, Indicadores de pobreza municipal (2015)
julia> df = indicadores_pobreza_porcentaje("01", "001")
1×20 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre pobreza pobreza_e pobreza_m ⋯
│ String String String String Float64 Float64 Float64 ⋯
──────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 26.1 1.6 24.5 ⋯
Reporstat.indicadores_pobreza_todos — Functionindicadores_pobreza_todos()::DataFrameProporciona el número de personas que cumple con los indicadores de pobreza según el CONEVAL, a nivel nacional segregado por municipios.
Los datos son obtenidos de la página oficial de datos abiertos del gobierno federal de México datos.gob.mx Consulta el Diccionario de Datos, Indicadores de pobreza municipal (2015)
julia> df = indicadores_pobreza_todos()
2457×20 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre pobreza pobreza_e pobreza_m ⋯
│ String String String String Int64 Int64 Int64 ⋯
──────┼────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 224949 13650 211299 ⋯
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 25169 2067 23101 ⋯
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮Reporstat.indicadores_pobreza_porcentaje_todos — Functionindicadores_pobreza_porcentaje_todos()::DataFrameProporciona el porcentaje de personas que cumple con los indicadores de pobreza según el CONEVAL, a nivel nacional segregado por municipios.
Los datos son obtenidos de la página oficial de datos abiertos del gobierno federal de México datos.gob.mx Consulta el Diccionario de Datos, Indicadores de pobreza municipal (2015)
julia> df = indicadores_pobreza_porcentaje_todos()
2457×20 DataFrame
Row │ entidad entidad_nombre municipio municipio_nombre pobreza pobreza_e pobreza_m ⋯
│ String String String String Float64 Float64 Float64 ⋯
──────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1 │ 01 Aguascalientes 001 Aguascalientes 26.1 1.6 24.5 ⋯
2 │ 01 Aguascalientes 002 Asientos 54.0 4.4 49.5 ⋯
⋮ │ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮Utilidades
Utilidades varias que tienen como objetivo facilitar la manipulación de archivos CSV, DataFrames, entre otras.
Reporstat.clave — Functionclave(id::String)::StringToma como parámetro el nombre de algún municipio o entidad y regresa la clave del mismo.
Ejemplo
julia> clave("Campeche")
"04"
julia> clave("Calakmul")
"010"Reporstat.cargar_csv — Functioncargar_csv(path_url::String, type::String="PATH", encoding::String="UTF-8")::DataFrameCrea un DataFrame dado un archivo CSV o una liga al archivo. Se pude especificar el encoding.
Ejemplo
julia> url = "http://www.conapo.gob.mx/work/models/OMI/Datos_Abiertos/DA_IAIM/IAIM_Municipio_2010.csv"
julia> first(cargar_csv(url, "URL", "LATIN1"))
julia> first(cargar_csv("prueba.csv"))Reporstat.csv_a_DataFrame — Functioncsv_a_DataFrame(path_url::String, encoding::String="UTF-8")::DataFrameLee un archivo CSV con el encoding indicado y regresa un DataFrame.
Ejemplo
julia> df = DataFrameEncode("datos.csv")
julia> df_latin1 = DataFrameEncode("datos.csv", "LATIN1")Los encodings soportados dependen de la plataforma, obtén la lista de la siguiente manera.
julia> using StringEncodings
julia> encodings()
Reporstat.unzip — Functionunzip(path::String, dest::String="")Descomprime y guarda el archivo en el destino indicado(dest), si no se proporciona un destino, se guarda en el directorio actual.
Ejemplo
julia> unzip("datos.zip")
julia> unzip("datos.zip", pwd()*"/datos")Reporstat.jsonparse — Functionjsonparse(url::String)::DictDel url indicado,convierte el json obtenido del sitio web en un diccionario. En caso de que el servidor devuelva un status distinto a 200, se arroja un error.
Ejemplo
julia> datos = jsonparse("https://sitioweb.com/datos.json")Reporstat.fechahoy — Functionfechahoy()::StringCrea un string con la fecha de hoy utilizando el formato "yyyymmdd". Año con cuarto dígitos, mes y día con dos.
Ejemplo
julia> fechahoy()
"20210112"Reporstat.filtrar — Functionfiltrar(tabla::DataFrame, condiciones...)::DataFrameFiltra un DataFrame de acuerdo a las condiciones indicadas en los parametros (los parámetros actúan como expresiones). Los nombres de las columnas deben siempre tener el prefijo : , y puede ser especificada por nombre o por numero de columna.
Ejemplo
julia> dt= DataFrame(A = [1,2,2,3],B = ["A","A","B","BB"])
4×2 DataFrame
Row │ A B
│ Int32 String
─────┼───────────────
1 │ 1 A
2 │ 2 A
3 │ 2 B
4 │ 3 BB
julia> filtrar(dt, ":1 == 2")
2×2 DataFrame
Row │ A B
│ Any Any
─────┼──────────
1 │ 2 A
2 │ 2 BEn caso de que se trate de una string se deben siempre encerrar entre comillas simples.
julia> filtrar(dt, "'A' == :2")
2×2 DataFrame
Row │ A B
│ Any Any
─────┼──────────
1 │ 1 A
2 │ 2 ALas condiciones se deben poner en parámetros diferentes.
julia> filtrar(dt, "2 == :A" , "'A'== :B")
1×2 DataFrame
Row │ A B
│ Any Any
─────┼──────────
1 │ 2 AReporstat.seleccionar — Functionseleccionar(Tabla::DataFrame, query::Vector{String})::DataFrameSelecciona una o varias columnas del DataFrame puede ser por nombre o por número de columna y regresa un nuevo DataFrame con las columnas seleccionadas.
Ejemplo
julia> tabla = DataFrame(A = 1:3, B= 1:3)
3×2 DataFrame
Row │ A B
│ Int32 Int32
─────┼──────────────
1 │ 1 1
2 │ 2 2
3 │ 3 3
julia> q1 = seleccionar(tabla,["1"])
3×1 DataFrame
Row │ A
│ Int32
─────┼───────
1 │ 1
2 │ 2
3 │ 3Reporstat.contar_renglones — Functioncontar_renglones(tabla::DataFrame, condiciones...)::NumberLlama internamente a la función Reporstat.filtrar con los mismos argumentos y regresa el número de renglones que tiene el DataFrame que retorna Reporstat.filtrar
Ejemplo
julia> dt
4×2 DataFrame
Row │ A B
│ Int32 String
─────┼───────────────
1 │ 1 A
2 │ 2 A
3 │ 2 B
4 │ 3 BB
julia> filtrar(dt, "2 == :A" , "'A'== :B")
1×2 DataFrame
Row │ A B
│ Any Any
─────┼──────────
1 │ 2 A
julia> contar_renglones(dt, "2 == :A" , "'A'== :B")
1Reporstat.sumar_columna — Functionsumar_columna(tabla::DataFrame, col::Int)::Number
sumar_columna(tabla::DataFrame, col::String)::NumberSuma todos los valores de una determinada columna en un DataFrame. Para hacer referencia a que columna se desea sumar se pude usar la posición de la columna o el nombre que tiene.
Ejemplo
julia> df = cargar_csv("datos.csv")
4×2 DataFrame
Row │ x y
│ Int64 Int64
─────┼──────────────
1 │ 0 11
2 │ 2 12
3 │ 0 13
4 │ 40 14
julia> sumar_columna(df, 1)
42
julia> sumar_columna(df, "x")
42Reporstat.sumar_fila — Functionsumar_fila(tabla::DataFrame, fila::Int)::NumberSuma todos los valores de una determinada fila en un DataFrame. La fila se especifica con la posición en la que se encuentra.
Ejemplo
julia> df = cargar_csv("datos.csv")
4×2 DataFrame
Row │ x y
│ Int64 Int64
─────┼──────────────
1 │ 0 11
2 │ 2 12
3 │ 0 13
4 │ 40 14
julia> sumar_fila(df, 2)
14
julia> sumar_fila(df, 4)
54