dd.eam.load#

dane_data.eam.load(years=None, columns='core', harmonize_vars=True, root=None, progress=None)[fuente]#

Carga la EAM: un establecimiento-año por fila, con las variables armonizadas.

Parámetros:

years (Iterable[int] | int | None) – Año, lista o rango de años. None para todos los descargados.
columns – "core" (las de CORE, comparables entre años; por defecto), "all" o una lista de variables extra en minúscula o mayúscula, por ejemplo ["c3r10c1", "c4r5c1"].
harmonize_vars (bool) – Agregar ciiu, ciiu_rev, division, sector y departamento. Si False, solo anio.
root – Carpeta raíz. Por defecto, la configurada.
progress – Función progress(fraccion, mensaje) que recibe el avance.

Devuelve:

Todas las variables en minúscula. Los montos están en miles de pesos corrientes.

Tipo del valor devuelto:

DataFrame

Muestra:

FileNotFoundError – Si no hay datos para esos años.

Ver también

resumen: Agregados por año, sector o departamento.
panel: Panel de establecimientos.
ETIQUETAS: Qué es cada variable de CORE.

Notas

La CIIU cambia de revisión: Rev. 2 hasta 2000, Rev. 3 en 2001–2011 y Rev. 4 desde 2012. Los sector de revisiones distintas no son comparables sin una correlativa.

Ejemplos

>>> import dane_data as dd
>>> eam = dd.eam.load(range(2022, 2025))
>>> eam[["anio", "ciiu", "ciiu_rev", "division", "sector", "departamento"]].head(3)
   anio  ciiu  ciiu_rev division                  sector  departamento
0  2022  1812         4       18               Impresión   Bogotá D.C.
1  2022  2392         4       23  Minerales no metálicos  Cundinamarca
2  2022  2429         4       24       Metalurgia básica     Antioquia