dd.eam.supervivencia#

dane_data.eam.supervivencia(df)[fuente]#

Cuántos establecimientos de cada año reaparecen al año siguiente.

Parámetros:: df (DataFrame) – Microdatos de load.
Devuelve:: Una fila por par de años consecutivos con establecimientos, siguen_al_anio_siguiente y pct_siguen.
Tipo del valor devuelto:: DataFrame

Ver también

panel: Panel de establecimientos.

Notas

Una caída brusca de pct_siguen suele indicar que cambiaron los identificadores (nordest) entre catálogos del ANDA, no que hayan cerrado plantas.

Ejemplos

>>> import pandas as pd
>>> import dane_data as dd
>>> eam = pd.DataFrame({
...     "anio": [2023, 2023, 2024], "sector": ["Alimentos", "Químicos", "Alimentos"],
...     "nordest": [1, 2, 1], "nordemp": [10, 20, 10],
...     "prodbr2": [500.0, 800.0, 550.0], "consin2": [300.0, 500.0, 320.0], "valagri": [200.0, 300.0, 230.0],
...     "pertotal": [10, 20, 11], "pperytem": [9, 18, 10], "salpeyte": [50.0, 90.0, 55.0],
...     "prespyte": [20.0, 30.0, 22.0],
... })
>>> dd.eam.supervivencia(eam)
   anio  siguiente  establecimientos  siguen_al_anio_siguiente  pct_siguen
0  2023       2024                 2                         1        50.0

Con la EAM:

>>> dd.eam.supervivencia(dd.eam.load(range(2022, 2025))).round(1)
   anio  siguiente  establecimientos  siguen_al_anio_siguiente  pct_siguen
0  2022       2023              6775                      6605        97.5
1  2023       2024              6714                      6420        95.6