dd.geih.harmonize#

dane_data.geih.harmonize(df, edad_minima_pet=None)[fuente]#

Agrega las variables armonizadas, iguales en todos los años.

Cada variable se construye fila a fila desde la variable del DANE que exista en esa época (por ejemplo, sexo desde P3271 o P6020), así que se pueden juntar años distintos. Las variables armonizadas van en minúscula; las originales, en mayúscula, no se tocan. load la aplica a cada mes.

Parámetros:

  • df (DataFrame) – Un mes (o varios) de load_month: variables del DANE con anio y mes.

  • edad_minima_pet (int | None) – Si se indica, quien tenga menos años queda fuera de la PET (y de la fuerza de trabajo) aunque el archivo del DANE lo marque dentro. load usa 15 para la serie de empalme.

Devuelve:

Una copia de df con fex, sexo, edad, grupo_edad, jefe_hogar, dpto, departamento, zona, condicion, pet, fuerza_trabajo, ocupado, desocupado, inactivo, formal, cotiza_pension, ingreso_laboral, smlv, ratio_smlv, horas_semana, posicion_ocupacional, rama2d, rama_rev y nivel_educativo.

Tipo del valor devuelto:

DataFrame

Ver también

load

Carga y armoniza.

CATEGORIAS

Categorías de las variables categóricas.

Notas

La guía «Variables armonizadas» explica de qué variable del DANE sale cada una y cómo se define. Las variables de ocupados (formal, ingreso_laboral, horas_semana, posicion_ocupacional) quedan vacías para quien no está ocupado.

Ejemplos

>>> import dane_data as dd
>>> crudo = dd.geih.load_month(dd.geih.find_months(2024)[0])
>>> df = dd.geih.harmonize(crudo)
>>> df["condicion"].value_counts()