├── .Rbuildignore ├── .Rhistory ├── .github ├── .gitignore └── workflows │ ├── R-CMD-check.yaml │ ├── pkgcheck.yaml │ └── rhub.yaml ├── .gitignore ├── CRAN-SUBMISSION ├── DESCRIPTION ├── LICENSE ├── LICENSE.md ├── Meta └── vignette.rds ├── NAMESPACE ├── NEWS.md ├── R ├── .Rhistory ├── .gitignore ├── CNO.R ├── adulto_equivalente.R ├── caes.R ├── calculate_errors.R ├── calculate_poverty.R ├── calculate_tabulates.R ├── canastas_reg_example.R ├── centroides_aglomerados.R ├── diccionario_aglomerados.R ├── diccionario_regiones.R ├── eph.R ├── errores_muestrales.R ├── get_eahu.R ├── get_eahu_internal.R ├── get_microdata.R ├── get_microdata_internal.R ├── get_poverty_lines.R ├── get_total_urbano.R ├── get_total_urbano_internal.R ├── is_in_github.R ├── map_agglomerates.R ├── organize_caes.R ├── organize_cno.R ├── organize_labels.R ├── organize_panels.R ├── python │ └── epyh.py ├── toybase_hogar_2016_04.R ├── toybase_individual_2016_03.R ├── toybase_individual_2016_04.R └── utils-pipe.R ├── README.Rmd ├── README.md ├── codecov.yml ├── codemeta.json ├── data-raw ├── .Rhistory ├── aglomerados_geo.R ├── caes.R └── errores_muestrales.R ├── data ├── CNO.rda ├── adulto_equivalente.rda ├── caes.rda ├── canastas_reg_example.rda ├── centroides_aglomerados.rda ├── diccionario_aglomerados.rda ├── diccionario_regiones.rda ├── errores_muestrales.rda ├── toybase_hogar_2016_04.rda ├── toybase_individual_2016_03.rda └── toybase_individual_2016_04.rda ├── doc ├── eph.R ├── eph.Rmd └── eph.html ├── docs ├── 404.html ├── CONTRIBUTING.md ├── LICENSE-text.html ├── LICENSE.html ├── apple-touch-icon-120x120.png ├── apple-touch-icon-152x152.png ├── apple-touch-icon-180x180.png ├── apple-touch-icon-60x60.png ├── apple-touch-icon-76x76.png ├── apple-touch-icon.png ├── articles │ ├── eph.html │ ├── eph_files │ │ ├── figure-html │ │ │ ├── unnamed-chunk-13-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-14-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-15-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-17-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-18-1.png │ │ │ └── unnamed-chunk-19-1.png │ │ └── header-attrs-2.9 │ │ │ └── header-attrs.js │ ├── estimacion_pobreza.html │ ├── estimacion_pobreza_files │ │ ├── figure-html │ │ │ ├── unnamed-chunk-10-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-11-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-12-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-13-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-14-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-15-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-6-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-7-1.png │ │ │ ├── unnamed-chunk-8-1.png │ │ │ └── unnamed-chunk-9-1.png │ │ └── header-attrs-2.9 │ │ │ └── header-attrs.js │ └── index.html ├── authors.html ├── bootstrap-toc.css ├── bootstrap-toc.js ├── docsearch.css ├── docsearch.js ├── favicon-16x16.png ├── favicon-32x32.png ├── favicon.ico ├── index.html ├── link.svg ├── logo.png ├── news │ └── index.html ├── pkgdown.css ├── pkgdown.js ├── pkgdown.yml ├── reference │ ├── CNO.html │ ├── Rplot001.png │ ├── adulto_equivalente.html │ ├── caes.html │ ├── calculate_errors.html │ ├── calculate_poverty.html │ ├── calculate_tabulates.html │ ├── canastas_reg_example.html │ ├── centroides_aglomerados.html │ ├── diccionario_aglomerados.html │ ├── diccionario_regiones.html │ ├── eph.html │ ├── errores_muestrales.html │ ├── figures │ │ └── logo.png │ ├── get_eahu.html │ ├── get_microdata.html │ ├── get_microdata_internal.html │ ├── get_poverty_lines.html │ ├── get_total_urbano.html │ ├── index.html │ ├── is_in_github.html │ ├── libs │ │ ├── Proj4Leaflet-1.0.1 │ │ │ └── proj4leaflet.js │ │ ├── htmlwidgets-1.5.1 │ │ │ └── htmlwidgets.js │ │ ├── htmlwidgets-1.5.4 │ │ │ └── htmlwidgets.js │ │ ├── htmlwidgets-1.6.1 │ │ │ └── htmlwidgets.js │ │ ├── htmlwidgets-1.6.2 │ │ │ └── htmlwidgets.js │ │ ├── leaflet-1.3.1 │ │ │ ├── images │ │ │ │ ├── layers-2x.png │ │ │ │ ├── layers.png │ │ │ │ ├── marker-icon-2x.png │ │ │ │ ├── marker-icon.png │ │ │ │ └── marker-shadow.png │ │ │ ├── leaflet.css │ │ │ └── leaflet.js │ │ ├── leaflet-binding-2.0.3 │ │ │ └── leaflet.js │ │ ├── leaflet-binding-2.1.1 │ │ │ └── leaflet.js │ │ ├── leaflet-binding-2.2.0 │ │ │ └── leaflet.js │ │ ├── leaflet-providers-1.13.0 │ │ │ └── leaflet-providers_1.13.0.js │ │ ├── leaflet-providers-1.9.0 │ │ │ └── leaflet-providers_1.9.0.js │ │ ├── leaflet-providers-plugin-2.0.3 │ │ │ └── leaflet-providers-plugin.js │ │ ├── leaflet-providers-plugin-2.1.1 │ │ │ └── leaflet-providers-plugin.js │ │ ├── leaflet-providers-plugin-2.2.0 │ │ │ └── leaflet-providers-plugin.js │ │ ├── leafletfix-1.0.0 │ │ │ └── leafletfix.css │ │ ├── proj4-2.6.2 │ │ │ └── proj4.min.js │ │ └── rstudio_leaflet-1.3.1 │ │ │ ├── images │ │ │ └── 1px.png │ │ │ └── rstudio_leaflet.css │ ├── map_agglomerates.html │ ├── map_aglomerados.html │ ├── organize_caes.html │ ├── organize_cno.html │ ├── organize_labels.html │ ├── organize_ocupations.html │ ├── organize_panels.html │ ├── pipe.html │ ├── toybase_hogar_2016_04.html │ ├── toybase_individual_2016_03.html │ └── toybase_individual_2016_04.html └── sitemap.xml ├── eph.Rproj ├── inst └── CITATION ├── man ├── CNO.Rd ├── adulto_equivalente.Rd ├── caes.Rd ├── calculate_errors.Rd ├── calculate_poverty.Rd ├── calculate_tabulates.Rd ├── canastas_reg_example.Rd ├── centroides_aglomerados.Rd ├── diccionario_aglomerados.Rd ├── diccionario_regiones.Rd ├── errores_muestrales.Rd ├── figures │ └── logo.png ├── get_eahu.Rd ├── get_microdata.Rd ├── get_poverty_lines.Rd ├── get_total_urbano.Rd ├── map_agglomerates.Rd ├── organize_caes.Rd ├── organize_cno.Rd ├── organize_labels.Rd ├── organize_panels.Rd ├── pipe.Rd ├── toybase_hogar_2016_04.Rd ├── toybase_individual_2016_03.Rd └── toybase_individual_2016_04.Rd ├── pkgdown ├── _pkgdown.yml └── favicon │ ├── apple-touch-icon-120x120.png │ ├── apple-touch-icon-152x152.png │ ├── apple-touch-icon-180x180.png │ ├── apple-touch-icon-60x60.png │ ├── apple-touch-icon-76x76.png │ ├── apple-touch-icon.png │ ├── favicon-16x16.png │ ├── favicon-32x32.png │ └── favicon.ico ├── tests ├── testthat.R └── testthat │ ├── test-calculate_errors.R │ ├── test-calculate_poverty.R │ ├── test-calculate_tabulates.R │ ├── test-get_eahu.R │ ├── test-get_microdata.R │ ├── test-get_poverty_lines.R │ ├── test-get_total_urbano.R │ ├── test-is_in_github.R │ ├── test-map_agglomerates.R │ ├── test-organize_caes.R │ ├── test-organize_cno.R │ ├── test-organize_labels.R │ └── test-organize_panels.R └── vignettes ├── .gitignore ├── eph.Rmd └── estimacion_pobreza.Rmd /.Rbuildignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ^Meta$ 2 | ^doc$ 3 | ^LICENSE\.md$ 4 | ^data-raw$ 5 | ^eph\.Rproj$ 6 | ^\.Rproj\.user$ 7 | ^codecov\.yml$ 8 | ^cran-comments\.md$ 9 | ^CRAN-RELEASE$ 10 | ^docs/ 11 | ^_pkgdown\.yml$ 12 | ^docs$ 13 | ^pkgdown$ 14 | ^\.github$ 15 | ^CRAN-SUBMISSION$ 16 | ^codemeta\.json 17 | ^\.DS_Store 18 | ^README\.Rmd$ 19 | ^codemeta\.json$ 20 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | *.html 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/workflows/R-CMD-check.yaml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # For help debugging build failures open an issue on the RStudio community with the 'github-actions' tag. 2 | # https://community.rstudio.com/new-topic?category=Package%20development&tags=github-actions 3 | on: 4 | push: 5 | branches: 6 | - main 7 | - master 8 | pull_request: 9 | branches: 10 | - main 11 | - master 12 | schedule: 13 | # Agrego scheduler para que corra el check todos los sábados 14 | - cron: '* * * * 6' 15 | 16 | name: R-CMD-check 17 | 18 | jobs: 19 | R-CMD-check: 20 | runs-on: ${{ matrix.config.os }} 21 | 22 | name: ${{ matrix.config.os }} (${{ matrix.config.r }}) 23 | 24 | strategy: 25 | fail-fast: false 26 | matrix: 27 | config: 28 | - {os: windows-latest, r: 'release'} 29 | - {os: macOS-latest, r: 'release'} 30 | - {os: ubuntu-20.04, r: 'release', rspm: "https://packagemanager.rstudio.com/cran/__linux__/focal/latest"} 31 | - {os: ubuntu-20.04, r: 'devel', rspm: "https://packagemanager.rstudio.com/cran/__linux__/focal/latest"} 32 | 33 | env: 34 | R_REMOTES_NO_ERRORS_FROM_WARNINGS: true 35 | RSPM: ${{ matrix.config.rspm }} 36 | GITHUB_PAT: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} 37 | 38 | steps: 39 | - uses: actions/checkout@v2 40 | 41 | - uses: r-lib/actions/setup-r@v2 42 | with: 43 | r-version: ${{ matrix.config.r }} 44 | 45 | - uses: r-lib/actions/setup-pandoc@v2 46 | 47 | - name: Query dependencies 48 | run: | 49 | install.packages('remotes') 50 | saveRDS(remotes::dev_package_deps(dependencies = TRUE), ".github/depends.Rds", version = 2) 51 | writeLines(sprintf("R-%i.%i", getRversion()$major, getRversion()$minor), ".github/R-version") 52 | shell: Rscript {0} 53 | 54 | - name: Cache R packages 55 | if: runner.os != 'Windows' 56 | uses: actions/cache@v2 57 | with: 58 | path: ${{ env.R_LIBS_USER }} 59 | key: ${{ runner.os }}-${{ hashFiles('.github/R-version') }}-1-${{ hashFiles('.github/depends.Rds') }} 60 | restore-keys: ${{ runner.os }}-${{ hashFiles('.github/R-version') }}-1- 61 | 62 | - name: Install system dependencies 63 | if: runner.os == 'Linux' 64 | run: | 65 | while read -r cmd 66 | do 67 | eval sudo $cmd 68 | done < <(Rscript -e 'writeLines(remotes::system_requirements("ubuntu", "20.04"))') 69 | 70 | - name: Install dependencies 71 | run: | 72 | remotes::install_deps(dependencies = TRUE) 73 | remotes::install_cran("rcmdcheck") 74 | shell: Rscript {0} 75 | 76 | - name: Check 77 | env: 78 | _R_CHECK_CRAN_INCOMING_REMOTE_: false 79 | run: rcmdcheck::rcmdcheck(args = c("--no-manual", "--as-cran"), error_on = "warning", check_dir = "check") 80 | shell: Rscript {0} 81 | 82 | - name: Upload check results 83 | if: failure() 84 | uses: actions/upload-artifact@main 85 | with: 86 | name: ${{ runner.os }}-r${{ matrix.config.r }}-results 87 | path: check 88 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/workflows/pkgcheck.yaml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | name: pkgcheck 2 | 3 | # This will cancel running jobs once a new run is triggered 4 | concurrency: 5 | group: ${{ github.workflow }}-${{ github.head_ref }} 6 | cancel-in-progress: true 7 | 8 | on: 9 | # Manually trigger the Action under Actions/pkgcheck 10 | workflow_dispatch: 11 | # Run on every push to main 12 | push: 13 | branches: 14 | - main 15 | - master 16 | 17 | jobs: 18 | pkgcheck: 19 | runs-on: ubuntu-latest 20 | steps: 21 | - uses: ropensci-review-tools/pkgcheck-action@main 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /.github/workflows/rhub.yaml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # R-hub's generic GitHub Actions workflow file. It's canonical location is at 2 | # https://github.com/r-hub/actions/blob/v1/workflows/rhub.yaml 3 | # You can update this file to a newer version using the rhub2 package: 4 | # 5 | # rhub::rhub_setup() 6 | # 7 | # It is unlikely that you need to modify this file manually. 8 | 9 | name: R-hub 10 | run-name: "${{ github.event.inputs.id }}: ${{ github.event.inputs.name || format('Manually run by {0}', github.triggering_actor) }}" 11 | 12 | on: 13 | workflow_dispatch: 14 | inputs: 15 | config: 16 | description: 'A comma separated list of R-hub platforms to use.' 17 | type: string 18 | default: 'linux,windows,macos' 19 | name: 20 | description: 'Run name. You can leave this empty now.' 21 | type: string 22 | id: 23 | description: 'Unique ID. You can leave this empty now.' 24 | type: string 25 | 26 | jobs: 27 | 28 | setup: 29 | runs-on: ubuntu-latest 30 | outputs: 31 | containers: ${{ steps.rhub-setup.outputs.containers }} 32 | platforms: ${{ steps.rhub-setup.outputs.platforms }} 33 | 34 | steps: 35 | # NO NEED TO CHECKOUT HERE 36 | - uses: r-hub/actions/setup@v1 37 | with: 38 | config: ${{ github.event.inputs.config }} 39 | id: rhub-setup 40 | 41 | linux-containers: 42 | needs: setup 43 | if: ${{ needs.setup.outputs.containers != '[]' }} 44 | runs-on: ubuntu-latest 45 | name: ${{ matrix.config.label }} 46 | strategy: 47 | fail-fast: false 48 | matrix: 49 | config: ${{ fromJson(needs.setup.outputs.containers) }} 50 | container: 51 | image: ${{ matrix.config.container }} 52 | 53 | steps: 54 | - uses: r-hub/actions/checkout@v1 55 | - uses: r-hub/actions/platform-info@v1 56 | with: 57 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 58 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 59 | - uses: r-hub/actions/setup-deps@v1 60 | with: 61 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 62 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 63 | - uses: r-hub/actions/run-check@v1 64 | with: 65 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 66 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 67 | 68 | other-platforms: 69 | needs: setup 70 | if: ${{ needs.setup.outputs.platforms != '[]' }} 71 | runs-on: ${{ matrix.config.os }} 72 | name: ${{ matrix.config.label }} 73 | strategy: 74 | fail-fast: false 75 | matrix: 76 | config: ${{ fromJson(needs.setup.outputs.platforms) }} 77 | 78 | steps: 79 | - uses: r-hub/actions/checkout@v1 80 | - uses: r-hub/actions/setup-r@v1 81 | with: 82 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 83 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 84 | - uses: r-hub/actions/platform-info@v1 85 | with: 86 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 87 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 88 | - uses: r-hub/actions/setup-deps@v1 89 | with: 90 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 91 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 92 | - uses: r-hub/actions/run-check@v1 93 | with: 94 | job-config: ${{ matrix.config.job-config }} 95 | token: ${{ secrets.RHUB_TOKEN }} 96 | -------------------------------------------------------------------------------- /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Meta 2 | doc 3 | inst/doc 4 | .Rproj.user 5 | cran-comments.md 6 | .DS_Store 7 | .Rhistory 8 | .Rdata 9 | .httr-oauth 10 | /doc/ 11 | /Meta/ 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /CRAN-SUBMISSION: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Version: 1.0.2 2 | Date: 2024-06-23 14:59:15 UTC 3 | SHA: e1891166944515dc96bda0355e4c2b38f4b99a3e 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /DESCRIPTION: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Package: eph 2 | Title: Argentina's Permanent Household Survey Data and Manipulation Utilities 3 | Version: 1.0.2 4 | Authors@R: c( 5 | person("Carolina", "Pradier", email = "carolinapradier@gmail.com", role = c("aut","cre"), comment = c(ORCID = "0009-0007-5058-6352")), 6 | person("Diego", "Kozlowski", email = "diegokoz92@gmail.com", role = c("aut"), comment = c(ORCID = "0000-0002-5396-3471")), 7 | person("Pablo", "Tiscornia", email = "pablotisco@gmail.com", role = "aut"), 8 | person("Guido", "Weksler", email = "guidowe45@gmail.com", role = c("aut")), 9 | person("Natsumi", "Shokida", email = "natsumi.shokida@gmail.com", role = "aut"), 10 | person("German", "Rosati", email = "german.rosati@gmail.com", role = "aut", comment = c(ORCID = "0000-0002-9775-0435")), 11 | person("Juan Gabriel", "Juara", email = "jg.juara@gmail.com", role = "ctb") 12 | ) 13 | Description: Tools to download and manipulate the Permanent Household Survey from Argentina 14 | (EPH is the Spanish acronym for Permanent Household Survey). 15 | e.g: get_microdata() for downloading the datasets, get_poverty_lines() for downloading the official poverty baskets, 16 | calculate_poverty() for the calculation of stating if a household is in poverty or not, following the official methodology. 17 | organize_panels() is used to concatenate observations from different periods, and organize_labels() 18 | adds the official labels to the data. The implemented methods are based on INDEC (2016) . 19 | As this package works with the argentinian Permanent Household Survey and its main audience is from this country, 20 | the documentation was written in Spanish. 21 | BugReports: https://github.com/ropensci/eph/issues 22 | Imports: 23 | dplyr, 24 | expss, 25 | purrr, 26 | tibble, 27 | stringr, 28 | readxl, 29 | tidyr, 30 | utils, 31 | zoo, 32 | leaflet, 33 | htmltools, 34 | rlang, 35 | stats, 36 | cli, 37 | httr, 38 | curl, 39 | tidyselect 40 | Depends: R (>= 2.10) 41 | License: MIT + file LICENSE 42 | Encoding: UTF-8 43 | Language: es 44 | URL: https://github.com/ropensci/eph 45 | LazyData: true 46 | RoxygenNote: 7.2.3 47 | Suggests: 48 | testthat, 49 | lubridate, 50 | knitr, 51 | rmarkdown, 52 | ggplot2, 53 | readr, 54 | forcats, 55 | httptest 56 | VignetteBuilder: knitr 57 | -------------------------------------------------------------------------------- /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | YEAR: 2019 2 | COPYRIGHT HOLDER: Diego Kozlowski 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /LICENSE.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # MIT License 2 | 3 | Copyright (c) 2019 Diego Kozlowski 4 | 5 | Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy 6 | of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal 7 | in the Software without restriction, including without limitation the rights 8 | to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell 9 | copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is 10 | furnished to do so, subject to the following conditions: 11 | 12 | The above copyright notice and this permission notice shall be included in all 13 | copies or substantial portions of the Software. 14 | 15 | THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR 16 | IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, 17 | FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE 18 | AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER 19 | LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 20 | OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE 21 | SOFTWARE. 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /Meta/vignette.rds: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/Meta/vignette.rds -------------------------------------------------------------------------------- /NAMESPACE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | 3 | export("%>%") 4 | export(calculate_errors) 5 | export(calculate_poverty) 6 | export(calculate_tabulates) 7 | export(get_eahu) 8 | export(get_microdata) 9 | export(get_poverty_lines) 10 | export(get_total_urbano) 11 | export(map_agglomerates) 12 | export(organize_caes) 13 | export(organize_cno) 14 | export(organize_labels) 15 | export(organize_panels) 16 | importFrom(dplyr,"%>%") 17 | importFrom(rlang,.data) 18 | -------------------------------------------------------------------------------- /NEWS.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # eph 1.0.2 2 | * better adjusted to CRAN's policy 'Packages which use Internet resources should fail gracefully with an informative message if the resource is not available or has changed (and not give a check warning nor error).' 3 | 4 | # eph 1.0.1 5 | * fixed organize_labels bug 6 | 7 | # eph 1.0.0 8 | * added new functions: get_total_urbano() and get_eahu() (as well as their auxiliar internal functions) 9 | * improved documentation and site 10 | * added contributing and codemeta.json files 11 | * improved error messages using cli package 12 | * reduced dependencies relying on base r and improved deprecated code 13 | * re-structured functions using the early return philosophy 14 | * styled code according to the tidyverse style guide 15 | * modified get_microdata function to avoid parameter conflicts between trimester and wave 16 | * fixed map_agglomerates bug 17 | * added additional tests 18 | 19 | 20 | # eph 0.6.1 21 | * fixed bug in get_microdata() originated in a change in INDEC's URL (old datasets are now directly downloaded from a stable github repo) 22 | 23 | # eph 0.6.0 24 | * removed 'readr' and 'tidyverse' from Imports. readr was reclassified as a Suggest (because it was only used in a vignette) and tidyverse was replaced by the tidyverse packages actually required. 25 | * improved error messages in `calculate_tabulates()` function. 26 | 27 | # eph 0.5.1 28 | * fixed warnings when downloading poverty lines 29 | 30 | # eph 0.5.0 31 | * improve `get_microdata()` internals 32 | * remove `questionr` dependency 33 | * add group_vars and window argument to calculate_poverty 34 | * add function `calculate_errors()` 35 | * add affix_sign argument to `calculate_tabulates()` 36 | 37 | # eph 0.4.0 38 | 39 | * add option destfile to `get_microdata()` 40 | * add vignettes on poverty calculations 41 | * add option to `get_poverty_lines()` to download regional baskets 42 | 43 | # eph 0.3.1 44 | 45 | * rename organize_ocupations --> `organize_cno()` for consistency 46 | * add function `organize_caes()` 47 | * fixed compatibility with dplyr 1.0 48 | 49 | # eph 0.3.0 50 | 51 | * improve `get_microdata_internal()` internals 52 | * fixed compatibility with tibble 3.0.0 53 | * add dataset on centroids of aglomerates of the survey 54 | * add function `map_agglomerates()` for mapping indicators 55 | 56 | # eph 0.2.0 57 | * enhace `get_microdata()`. Now downloads multiple datasets and allows to pre-select variables 58 | * add skip_if_offline and some skip_on_cran for time-consuming tests 59 | * add stop if there is no internet connection for `get_microdata()` 60 | * add vignettes 61 | * simplify output in `organize_panels()` 62 | * add function organize_ocupations 63 | 64 | 65 | # eph 0.1.1 66 | 67 | * Added a `NEWS.md` file to track changes to the package. 68 | * Bug fix in `get_microdata()` 69 | * Added Authors@ information (orcid) 70 | * add bugreport to DESCRIPTION 71 | 72 | 73 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/.Rhistory: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | load("C:/Users/usuario/Desktop/Guido/Trabajo/Repositorios de R/Repos Propios/holatam/eph/data/errores_muestrales.rda") 2 | View(errores_muestrales) 3 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | .DS_Store 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/CNO.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Categorias de las 4 dimensiones del Clasificador Nacional de Ocupaciones 2001. 2 | #' 3 | #' @format Un data frame con 63 filas y 4 variables 4 | #' 5 | #' \describe{ 6 | #' \item{digit}{digito para identificar la dimension del CNO} 7 | #' \item{value}{valor que toma cada categoria dentro de una dimension} 8 | #' \item{label}{nombre de la categoria propia a una dimension} 9 | #' \item{variable}{nombre de la dimension del CNO} 10 | #' 11 | #' } 12 | "CNO" 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/adulto_equivalente.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Tabla de valores de adulto equivalente segun sexo y edad 2 | #' 3 | #' @format Un data frame con 222 filas y 3 variables 4 | #' 5 | #' \describe{ 6 | #' \item{CH04}{sexo} 7 | #' \item{CH06}{edad} 8 | #' \item{adequi}{unidades de adulto equivalente} 9 | #' 10 | #' } 11 | #' 12 | #' @details 13 | #' De acuerdo con la metodologia de [INDEC](https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/sociedad/preguntas_frecuentes_cba_cbt.pdf): 14 | #' 15 | #' "Para identificar la unidad consumidora de referencia, o adulto equivalente, se analizo en que grupo de edad se ubicaba la mayor concentracion de poblacion activa, y fue la categoria de hombres de 30 a 60 anios de edad la que presentaba el mayor peso relativo dentro del conjunto total de la poblacion de referencia. Por este motivo se considero como adulto equivalente al hombre de 30 a 60 anios con un estilo de vida moderadamente activo y no otro grupo poblacional." 16 | #' 17 | "adulto_equivalente" 18 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/caes.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' @title Categorias del Clasificador de Actividades Economicas para encuestas Sociodemograficas 2 | #' @description Base con codigos y etiquetas del Clasificador de actividades economicas para encuestas sociodemograficas. 3 | #' CAES Mercosur 1.0 - Actualizacion 2018. 4 | #' Basado en https://bit.ly/notas-explicativas-CAES-v2018 y 5 | #' https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/clasificadores/caes_v2018.xls, 6 | #' obtenidos de 7 | #' https://www.indec.gob.ar/indec/web/Institucional-Indec-Clasificadores 8 | #' @format Un data frame con 140 filas y 8 variables: 9 | #' \describe{ 10 | #' \item{caes_version}{(character) Version del CAES utilizada} 11 | #' \item{PP04B_COD}{(character) Codigo clase CAES. 4 digitos (nivel 3) Variable que aparece en microdatos EPH} 12 | #' \item{PP04B_label}{(character) Etiqueta clase CAES} 13 | #' \item{caes_seccion_cod}{(character) Codigo seccion CAES. 2 digitos (nivel 2)} 14 | #' \item{caes_seccion_label}{(character) Etiqueta seccion CAES} 15 | #' \item{caes_division_cod}{(character) Codigo division CAES. Letra (nivel 1)} 16 | #' \item{caes_division_label}{(character) Etiqueta division CAES} 17 | #' \item{caes_eph_cod}{(character) Codigo reagrupamiento de CAES utilizado por EPH (nivel 1)} 18 | #' \item{caes_eph_label}{(factor) Etiqueta reagrupamiento de CAES utilizado por EPH (nivel 1)} 19 | #' } 20 | "caes" 21 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/calculate_errors.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Calculo del desvio estandar y el coeficiente de variacion 2 | #' @description 3 | #' Asigna a una estimacion de un total poblacional el desvio estandar o el coeficiente de variacion 4 | #' correspondiente segun las tablas de error muestral de INDEC para EPH continua 5 | #' a partir del segundo trimestre 2003. 6 | #' (Ver `errores_muestrales`) 7 | #' @param value Vector numerico de las estimaciones de poblacion para las 8 | #' que se desea hallar el desvio estandar o el coeficiente de variacion. 9 | #' @param codigo_aglo default = "Total". String con el codigo numerico del aglomerado al que 10 | #' pertenecen las estimaciones. "Total" para trabajar estimaciones del conjunto de 31 aglomerados urbanos. 11 | #' @param periodo_eph default = "2014.03". String indicando el periodo al que corresponde la EPH. "2014.03" para 12 | #' obtener los errores muestrales correspondientes al tercer trimestre de 2014 en adelante. "2003.03_2014.02" 13 | #' para los errores muestrales del tercer trimestre del 2003 al segundo trimestre del 2014. 14 | #' @param measure default = "cv". String indicando la medida que se desea obtener. "cv" para obtener el coeficiente de variacion 15 | #' correspondiente a las estimaciones o "ds" para obtener el desvio estandar. 16 | #' 17 | #' @return Devuelve la estimacion de un total poblacional agregando el desvio estandar o el coeficiente de variacion correspondiente segun las tablas de error muestral de INDEC para EPH continua a partir del segundo trimestre 2003 18 | #' 19 | #' @details disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 20 | #' 21 | #' @examples 22 | #' 23 | #' tabla <- eph::toybase_individual_2016_03 %>% 24 | #' eph::organize_labels() %>% 25 | #' dplyr::filter(AGLOMERADO == 32) %>% 26 | #' eph::calculate_tabulates( 27 | #' x = "CH03", 28 | #' weights = "PONDERA", 29 | #' add.totals = "row" 30 | #' ) 31 | #' tabla %>% 32 | #' dplyr::mutate(ds = calculate_errors(Freq, 33 | #' codigo_aglo = "32", 34 | #' periodo_eph = "2014.03", measure = "ds" 35 | #' )) 36 | #' 37 | #' @export 38 | 39 | 40 | calculate_errors <- function(value, codigo_aglo = "Total", periodo_eph = "2014.03", measure = "cv") { 41 | 42 | # Controles de los parametros 43 | if (!is.numeric(value)) { 44 | cli::cli_abort(c( 45 | "El argumento value debe ser numeric" 46 | )) 47 | } 48 | if (!codigo_aglo %in% c( 49 | "Total", "Gran Buenos Aires", "2", "3", "5", "4", "6", "7", 50 | "8", "9", "10", "12", "13", "14", "15", "17", "18", "19", "20", 51 | "22", "23", "25", "26", "27", "29", "30", "31", "32", "33", "34", 52 | "36", "38", "91", "93" 53 | )) { 54 | cli::cli_abort(c( 55 | "Elegir alguna de las opciones de codigo_aglo: el codigo numerico del aglomerado al que pertenecen las estimaciones o 'Total' para trabajar estimaciones del conjunto de 31 aglomerados urbanos." 56 | )) 57 | } 58 | if (!periodo_eph %in% c("2014.03", "2003.03_2014.02")) { 59 | cli::cli_abort(c( 60 | "Elegir alguna de las opciones de periodo_eph: '2014.03' o '2003.03_2014.02'." 61 | )) 62 | } 63 | if (!measure %in% c("cv", "ds")) { 64 | cli::cli_abort(c( 65 | "Elegir alguna de las opciones de measure: 'cv' o 'ds'." 66 | )) 67 | } 68 | 69 | # Operacion 70 | tabla_referencia <- eph::errores_muestrales %>% 71 | dplyr::filter(codigo == codigo_aglo & periodo == periodo_eph) %>% 72 | dplyr::select(tidyselect::all_of(c("x", measure))) 73 | 74 | find_closest <- function(y) { 75 | tabla_referencia[[measure]][which.min(abs(tabla_referencia[["x"]] - y))] 76 | } 77 | 78 | vapply(value, FUN = find_closest, FUN.VALUE = numeric(1)) 79 | } 80 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/calculate_poverty.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Calculo de Pobreza e Indigencia 2 | #' @description 3 | #' Funcion para calcular la pobreza e indigencia siguiendo la metodologia de linea. 4 | #' @param base Base individual de uno o mas periodos 5 | #' @param basket canasta basica alimentaria y total, con la estructura de la canasta de ejemplo (ver `canastas_reg_example`) 6 | #' @param print_summary default = TRUE. Opcion para imprimir las tasas de pobreza e indigencia (proporcion de individuos) 7 | #' @param window default = "quarter". Opcion para cambiar el lapso del calculo que se imprime en consola. 8 | #' "quarter" (para estimacion trimestral) o "semester" (estimacion semestral) 9 | #' @param group_vars Opcion para agregar variables agrupadoras para el calculo que se imprime en consola. 10 | #' 11 | #' @return Devuelve la base agregando informacion respecto a la situacion de cada hogar en terminos de sus ingresos: indigente, pobre o no pobre (a estos fines, se agregan 5 columnas nuevas). 12 | #' 13 | #' @details disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 14 | #' 15 | #' @examples 16 | #' 17 | #' bases <- dplyr::bind_rows( 18 | #' toybase_individual_2016_03, 19 | #' toybase_individual_2016_04 20 | #' ) 21 | #' 22 | #' base_pobreza <- calculate_poverty( 23 | #' base = bases, 24 | #' basket = canastas_reg_example, 25 | #' print_summary = TRUE, 26 | #' group_vars = c(CH04, NIVEL_ED), 27 | #' window = "semestral" 28 | #' ) 29 | #' 30 | #' @export 31 | 32 | calculate_poverty <- function(base, basket, print_summary = TRUE, window = "quarter", group_vars = c()) { 33 | base <- base %>% 34 | dplyr::mutate(periodo = paste(ANO4, TRIMESTRE, sep = ".")) %>% 35 | dplyr::left_join(., adulto_equivalente, by = c("CH04", "CH06")) %>% 36 | dplyr::left_join(., basket, by = c("REGION" = "codigo", "periodo")) %>% 37 | dplyr::group_by(CODUSU, NRO_HOGAR, periodo) %>% 38 | dplyr::mutate(adequi_hogar = sum(adequi)) %>% 39 | dplyr::ungroup() %>% 40 | dplyr::mutate( 41 | CBA_hogar = CBA * adequi_hogar, 42 | CBT_hogar = CBT * adequi_hogar, 43 | situacion = dplyr::case_when( 44 | ITF < CBA_hogar ~ "indigente", 45 | ITF >= CBA_hogar & ITF < CBT_hogar ~ "pobre", 46 | ITF >= CBT_hogar ~ "no_pobre" 47 | ), 48 | # excluyo los casos que no tienen respuesta en ITF 49 | situacion = dplyr::case_when( 50 | PONDIH == 0 ~ NA_character_, 51 | TRUE ~ situacion 52 | ) 53 | ) %>% 54 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("adequi", "periodo", "CBA", "CBT"))) 55 | 56 | if (print_summary) { 57 | if (window == "quarter") { 58 | Pobreza_resumen <- base %>% 59 | dplyr::group_by(ANO4, TRIMESTRE, dplyr::across(c({{ group_vars }}))) %>% 60 | dplyr::summarise( 61 | Tasa_pobreza = sum(PONDIH[situacion %in% c("pobre", "indigente")], na.rm = TRUE) / 62 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE), 63 | Tasa_indigencia = sum(PONDIH[situacion == "indigente"], na.rm = TRUE) / 64 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE) 65 | ) 66 | } else { 67 | Pobreza_resumen <- base %>% 68 | dplyr::mutate(SEMESTRE = ifelse(TRIMESTRE %in% c(1, 2), yes = 1, no = 2)) %>% 69 | dplyr::group_by(ANO4, SEMESTRE, dplyr::across(c({{ group_vars }}))) %>% 70 | dplyr::summarise( 71 | Tasa_pobreza = sum(PONDIH[situacion %in% c("pobre", "indigente")], na.rm = TRUE) / 72 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE), 73 | Tasa_indigencia = sum(PONDIH[situacion == "indigente"], na.rm = TRUE) / 74 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE) 75 | ) 76 | } 77 | 78 | 79 | print(Pobreza_resumen) 80 | } 81 | return(base) 82 | } 83 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/canastas_reg_example.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Canastas Basicas Alimentarias y Canastas Basicas Totales segun region y trimestre 2 | #' 3 | #' Esta base tiene el formato necesario para el calculo de pobreza 4 | #' 5 | #' @format Un data frame con 12 filas y 5 variables 6 | #' 7 | #' \describe{ 8 | #' \item{region}{Nombre de region} 9 | #' \item{periodo}{Anio.trimestre} 10 | #' \item{CBA}{canasta basica alimentaria} 11 | #' \item{CBT}{inversa del coeficiente de engels} 12 | #' \item{codigo}{codigo de region} 13 | #' ... 14 | #' } 15 | "canastas_reg_example" 16 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/centroides_aglomerados.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' @title Tabla de centroides de los aglomerados 2 | #' @description Base con centroides de los aglomerados de EPH. 3 | #' Basado en https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-1-39-120 4 | #' @format Un data frame con 32 filas y 4 variables: 5 | #' \describe{ 6 | #' \item{AGLOMERADO}{(Factor) Codigo de aglomerado EPH} 7 | #' \item{nombre_aglomerado}{(Factor) Nombre del aglomerado EPH} 8 | #' \item{lat}{Latitud del aglomerado EPH} 9 | #' \item{lon}{Longitud del aglomerado EPH} 10 | #' } 11 | 12 | "centroides_aglomerados" 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/diccionario_aglomerados.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Diccionario de aglomerados segun diseno de registro de la EPH 2 | #' 3 | #' @format Un data frame con 32 filas y 2 variables 4 | #' 5 | #' \describe{ 6 | #' \item{codigo}{Codigo de aglomerado} 7 | #' \item{aglo}{Nombre del aglomerado} 8 | #' 9 | #' } 10 | "diccionario_aglomerados" 11 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/diccionario_regiones.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Diccionario de regiones segun diseno de registro de la EPH 2 | #' 3 | #' @format Un data frame con 6 filas y 2 variables 4 | #' 5 | #' \describe{ 6 | #' \item{codigo}{Codigo de region} 7 | #' \item{region}{Nombre de region} 8 | #' 9 | #' } 10 | "diccionario_regiones" 11 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/eph.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' `eph` package 2 | #' 3 | #' Caja de Herramientas para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares 4 | #' 5 | #' See the README on 6 | #' \href{https://github.com/holatam/eph/blob/master/README.md}{Github} 7 | #' 8 | #' @docType package 9 | #' @name eph 10 | #' @aliases eph-package 11 | #' 12 | #' @noRd 13 | NULL 14 | 15 | ## quiets concerns of R CMD check re: the .'s that appear in pipelines 16 | if (getRversion() >= "2.15.1") { 17 | utils::globalVariables(c( 18 | ".", 19 | "ANO4", 20 | "CBA", 21 | "CBT", 22 | "CH04", 23 | "CH06", 24 | "CODUSU", 25 | "COMPONENTE", 26 | "ESTADO", 27 | "Freq", 28 | "NRO_HOGAR", 29 | "PONDIH", 30 | "TRIMESTRE", 31 | "Trimestre", 32 | "Var2", 33 | "adequi", 34 | "adequi_hogar", 35 | "adulto_equivalente", 36 | "anio", 37 | "cba", 38 | "cbt", 39 | "con_controles", 40 | "consistencia", 41 | "ice", 42 | "link", 43 | "mes", 44 | "n", 45 | "periodo", 46 | "situacion", 47 | "put_labels_eph", 48 | "sin_controles", 49 | "microdata", 50 | "error", 51 | "filter_col", 52 | "error_message", 53 | ".data", 54 | "Periodo", 55 | "vars", 56 | "CNO", 57 | "digit", 58 | "value", 59 | "label", 60 | "PP04D_COD", 61 | "CLASIF_CNO", 62 | "DIGIT12", 63 | "DIGIT3", 64 | "DIGIT4", 65 | "DIGIT5", 66 | "centroides_aglomerados", 67 | "PP04B_CAES", 68 | "PP04B_COD", 69 | "caes", 70 | "SEMESTRE", 71 | "var", 72 | "valor", 73 | "aux", 74 | "prop", 75 | "codigo", 76 | "x" 77 | )) 78 | } 79 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/errores_muestrales.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' @title Tabla con los errores muestrales para estimaciones de poblacion 2 | #' @description Base con los errores muestrales para estimaciones de poblacion en los aglomerados urbanos 3 | #' para la EPH continua desde 2003 segundo trimestre segun documentacion de INDEC: 4 | #' https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_errores_muestreo_3t2014.pdf 5 | #' https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_errores_muestreo.pdf 6 | #' @format Un data frame con 1687 filas y 5 variables: 7 | #' \describe{ 8 | #' \item{\code{codigo}}{character ---String con codigo numerico de los 31 aglomerados, "Gran Buenos Aires" 9 | #' (solo para 2003.03 a 2014.02), o con "Total" para el conjunto de los 31 aglomerados---} 10 | #' \item{\code{aglomerado}}{character ---String con el nombre del aglomerado---} 11 | #' \item{\code{periodo}}{character ---String indicando el periodo de EPH que corresponde, "2014.03" 12 | #' para datos de EPH a partir del tercer trimestre 2014, o "2003.03_2014.02" para datos anteriores---} 13 | #' \item{\code{x}}{double ---Estimacion de poblacion para la cual se desea conocer el error muestral---} 14 | #' \item{\code{ds}}{double ---Desvio Estandar correspondiente a la estimacion de poblacion en el aglomerado---} 15 | #' \item{\code{cv}}{double ---Coeficiente de Variacion correspondiente a la estimacion de poblacion en el aglomerado---} 16 | #' } 17 | 18 | "errores_muestrales" 19 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/get_eahu.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Descarga de Bases de la Encuesta anual de hogares urbanos 2 | #' @description 3 | #' Funcion que descarga bases de la Encuesta anual de hogares urbanos del INDEC entre 2010 y 2014 4 | #' @param year un integer o vector de integers entre 2010 y 2014 5 | #' @param type tipo de base a descargar: 'individual' ; 'hogar' 6 | #' @param vars opcional: un vector de characters. variables a seleccionar. Default = 'all' trae todas las variables 7 | #' @param destfile opcional: un string con la direccion de un archivo .RDS. Si se ingresa un path a un archivo que no existe, se descarga 8 | #' el archivo y se graba en esa direccion. Si existe un archivo en ese path, se lee el archivo. 9 | #' 10 | #' @return Devuelve la o las bases de la EAHU solicitadas 11 | #' 12 | #' @details 13 | #' disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 14 | #' 15 | #' @examples 16 | #' \dontrun{ 17 | #' base_individual <- get_eahu( 18 | #' year = 2010, 19 | #' type = "individual", 20 | #' vars = c("SUBDOMINIO", "PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 21 | #' ) 22 | #' } 23 | #' 24 | #' @export 25 | 26 | get_eahu <- function(year = 2010, 27 | type = "individual", 28 | vars = "all", 29 | destfile = NULL) { 30 | 31 | destfile_exists <- FALSE 32 | if (!is.null(destfile)) { 33 | destfile_exists <- file.exists(destfile) 34 | } 35 | 36 | if (destfile_exists) { 37 | df <- readRDS(destfile) 38 | 39 | return(df) 40 | } 41 | 42 | 43 | if (is.null(destfile) | !destfile_exists) { 44 | # attempt::stop_if_not( 45 | # .x = curl::has_internet(), 46 | # msg = "No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion." 47 | # ) 48 | if (!curl::has_internet()) { # network is down = message (not an error anymore) 49 | message("No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion.") 50 | return(NULL) 51 | } 52 | 53 | df <- tibble::as_tibble(expand.grid( 54 | year = year, 55 | type = type 56 | )) 57 | 58 | 59 | df <- df %>% 60 | dplyr::mutate( 61 | microdata = 62 | purrr::pmap( 63 | list( 64 | "year" = year, 65 | "type" = type 66 | ), 67 | purrr::safely( 68 | .f = get_eahu_internal, 69 | otherwise = tibble::tibble(), 70 | quiet = TRUE 71 | ), vars 72 | ) 73 | ) 74 | 75 | 76 | df <- df %>% 77 | dplyr::mutate( 78 | error = purrr::map(microdata, ~ .x$error), 79 | microdata = purrr::map(microdata, ~ .x$result) 80 | ) 81 | 82 | errors <- df %>% 83 | dplyr::mutate(filter_col = purrr::map_lgl(error, ~ !is.null(.x))) %>% 84 | dplyr::filter(filter_col) %>% 85 | dplyr::mutate(error_message = purrr::map(error, ~ purrr::pluck(.x, 1))) %>% 86 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("microdata", "error"))) %>% 87 | tidyr::unnest(cols = c(error_message)) 88 | 89 | if (nrow(errors) > 0) { 90 | warning(sprintf("No se pudo descargar la base de year %s, type %s. 91 | Mensaje: %s 92 | 93 | ", errors$year, errors$type, errors$error_message)) 94 | } 95 | 96 | df <- df %>% 97 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("error"))) 98 | 99 | if (!is.null(destfile) & !destfile_exists) { 100 | saveRDS(df, file = destfile) 101 | } 102 | } 103 | 104 | if (nrow(df) == 1) { 105 | return(df$microdata[[1]]) 106 | } else { 107 | df %>% 108 | tidyr::unnest(microdata) %>% 109 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("year", "type"))) 110 | } 111 | } 112 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/get_eahu_internal.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Descarga de Bases de la Encuesta anual de hogares urbanos 2 | #' 3 | #' @param year un integer entre 2010 y 2014 4 | #' @param type tipo de base a descargar: 'individual' ; 'hogar' 5 | #' @param vars variables a seleccionar. Default trae todas las variables 6 | #' 7 | #' @noRd 8 | 9 | get_eahu_internal <- function(year = 2010, 10 | type = "individual", 11 | vars = "all") { 12 | if (!is.numeric(year)) { 13 | cli::cli_abort(c( 14 | "El argumento year debe ser numeric" 15 | )) 16 | } 17 | if (year < 2010|year > 2014) { 18 | cli::cli_alert_warning(c( 19 | "La funcion puede descargar bases publicadas entre 2010 y 2014." 20 | )) 21 | } 22 | if (!type %in% c("individual", "hogar")) { 23 | cli::cli_abort(c( 24 | "Elegir alguna de las opciones de type: 'individual' u 'hogar'." 25 | )) 26 | } 27 | 28 | if (!year %in% 2010:2014) { 29 | cli::cli_abort(c( 30 | "El anio elegido no es valido", 31 | "i" = "Hay datos disponibles entre 2010 y 2014" 32 | )) 33 | } 34 | 35 | 36 | link <- sprintf("https://github.com/holatam/data/raw/master/eahu/%s/eahu_%s_%s.RDS", type, type, year) 37 | 38 | base <- emptyenv() 39 | try(base <- readRDS(gzcon(url(link))), silent = TRUE) 40 | 41 | if (rlang::is_empty(base)) { 42 | cli::cli_abort(c( 43 | "Problema con la descarga. Posiblemente un error de la conexion a internet" 44 | )) 45 | } 46 | 47 | 48 | if (all(vars == "all")) { 49 | base <- base %>% 50 | dplyr::rename_all(toupper) 51 | 52 | return(base) 53 | } 54 | if (nrow(base) > 0) { 55 | chequeo <- vars %in% toupper(colnames(base)) 56 | 57 | if (!all(chequeo)) { 58 | cli::cli_abort(sprintf("Las variables: %s no se encuentran disponibles para esta base. 59 | Puede deberse a que son variables de la base individual (hogar) y se quiere descargar la base hogar (individual)", sub(",([^,]*)$", " y\\1", paste0(vars[!chequeo], collapse = ", ")))) 60 | } 61 | 62 | base <- base %>% 63 | dplyr::rename_all(toupper) %>% 64 | dplyr::select(tidyselect::all_of(vars)) 65 | 66 | return(base) 67 | } 68 | } 69 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/get_microdata.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Descarga de Bases de EPH 2 | #' @description 3 | #' Funcion que descarga bases de la Encuesta Permanente de Hogares del INDEC a partir de 1996 4 | #' @param year un integer o vector de integers a partir de 2003 5 | #' @param period un integer o vector de integers con el numero de trimestre u onda: 1,2,3,4, para la EPH continua, y 1 o 2, para la EPH puntual 6 | #' @param type un character o vector de characters con el tipo de base a descargar: 'individual'; 'hogar', default individual 7 | #' @param vars opcional: un vector de characters. variables a seleccionar. Default='all' trae todas las variables 8 | #' @param destfile opcional: un string con la direccion de un archivo .RDS. Si se ingresa un path a un archivo que no existe, se descarga 9 | #' el archivo y se graba en esa direccion. Si existe un archivo en ese path, se lee el archivo. 10 | #' @param ... asegura el funcionamiento de la funcion en su version anterior con los parametros wave o trimester 11 | #' 12 | #' @return Devuelve la o las bases de la EPH solicitadas 13 | #' 14 | #' @details 15 | #' Las bases de la EPH puntual utilizan el parametro period para referirse a las ondas. 16 | #' Su alcance es entre la onda 1 de 1996 y la onda 1 de 2003. 17 | #' 18 | #' Las bases de la EPH continua utilizan el parametro period para referirse a los trimestres. 19 | #' Su alcance es entre tercer trimestre de 2003 a la actualidad 20 | #' disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 21 | #' 22 | #' @examples 23 | #' 24 | #' base_individual <- get_microdata( 25 | #' year = 2018:2019, 26 | #' period = 1, 27 | #' type = "individual", 28 | #' vars = c("PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 29 | #' ) 30 | #' 31 | #' @export 32 | 33 | get_microdata <- function(year = 2018, 34 | period = 1, 35 | type = "individual", 36 | vars = "all", 37 | destfile = NULL, ...) { 38 | 39 | dots <- list(...) 40 | 41 | if ("trimester" %in% names(dots)) { 42 | period <- dots$trimester 43 | } 44 | if ("wave" %in% names(dots)) { 45 | period <- dots$wave 46 | } 47 | 48 | destfile_exists <- FALSE 49 | if (!is.null(destfile)) { 50 | destfile_exists <- file.exists(destfile) 51 | } 52 | 53 | if (destfile_exists) { 54 | df <- readRDS(destfile) 55 | 56 | return(df) 57 | } 58 | 59 | 60 | if (is.null(destfile) | !destfile_exists) { 61 | # attempt::stop_if_not( 62 | # .x = curl::has_internet(), 63 | # msg = "No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion." 64 | # ) 65 | if (!curl::has_internet()) { # network is down = message (not an error anymore) 66 | message("No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion.") 67 | return(NULL) 68 | } 69 | 70 | df <- tibble::as_tibble(expand.grid( 71 | year = year, 72 | period = period, 73 | type = type 74 | )) 75 | 76 | 77 | df <- df %>% 78 | dplyr::mutate( 79 | microdata = 80 | purrr::pmap( 81 | list( 82 | "year" = year, 83 | "period" = period, 84 | "type" = type 85 | ), 86 | purrr::safely( 87 | .f = get_microdata_internal, 88 | otherwise = tibble::tibble(), 89 | quiet = TRUE 90 | ), vars 91 | ) 92 | ) 93 | 94 | 95 | df <- df %>% 96 | dplyr::mutate( 97 | error = purrr::map(microdata, ~ .x$error), 98 | microdata = purrr::map(microdata, ~ .x$result) 99 | ) 100 | 101 | errors <- df %>% 102 | dplyr::mutate(filter_col = purrr::map_lgl(error, ~ !is.null(.x))) %>% 103 | dplyr::filter(filter_col) %>% 104 | dplyr::mutate(error_message = purrr::map(error, ~ purrr::pluck(.x, 1))) %>% 105 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("microdata", "error"))) %>% 106 | tidyr::unnest(cols = c(error_message)) 107 | 108 | if (nrow(errors) > 0) { 109 | warning(sprintf("No se pudo descargar la base de year %s, period %s, type %s. 110 | Mensaje: %s 111 | 112 | ", errors$year, errors$period, errors$type, errors$error_message)) 113 | } 114 | 115 | df <- df %>% 116 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("error"))) 117 | 118 | if (!is.null(destfile) & !destfile_exists) { 119 | saveRDS(df, file = destfile) 120 | } 121 | } 122 | 123 | if (nrow(df) == 1) { 124 | return(df$microdata[[1]]) 125 | } else { 126 | df %>% 127 | tidyr::unnest(microdata) %>% 128 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("year", "period", "type"))) 129 | } 130 | } 131 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/get_poverty_lines.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Descarga de canasta basica alimentaria y canasta basica total 2 | #' @description 3 | #' Funcion que descarga la CBA y CBT a partir de abril 2016 4 | #' @param regional booleano, default = FALSE. Si es TRUE, descarga los datos de canastas regionales 5 | #' que se utilizan para el calculo de pobreza. Si es FALSE, descarga la serie de GBA 6 | #' provista por indec en https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-4-43-149 7 | #' 8 | #' @return Devuelve una tabla con la CBA y CBT a partir de abril 2016 9 | #' 10 | #' @details 11 | #' disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 12 | #' 13 | #' @examples 14 | #' 15 | #' canasta <- get_poverty_lines(regional = TRUE) 16 | #' canasta 17 | #' 18 | #' @export 19 | 20 | get_poverty_lines <- function(regional = FALSE) { 21 | # attempt::stop_if_not( 22 | # .x = curl::has_internet(), 23 | # msg = "No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion." 24 | # ) 25 | if (!curl::has_internet()) { # network is down = message (not an error anymore) 26 | message("No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion.") 27 | return(NULL) 28 | } 29 | 30 | if (regional) { 31 | temp <- tempfile() 32 | link <- "https://github.com/holatam/data/raw/master/eph/canasta/canastas.rds" 33 | 34 | check <- NA 35 | try(check <- utils::download.file(link, destfile = temp, mode = "wb"), silent = TRUE) 36 | if (is.na(check)) { 37 | cli::cli_inform(c( 38 | "Problema con la descarga" 39 | )) 40 | return(NULL) 41 | } 42 | 43 | canasta <- readRDS(temp) 44 | unlink(temp) 45 | } else { 46 | temp <- tempfile(fileext = ".xls") 47 | dataURL <- "https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/sociedad/serie_cba_cbt.xls" 48 | 49 | check <- NA 50 | try(check <- utils::download.file(dataURL, destfile = temp, mode = "wb"), silent = TRUE) 51 | if (is.na(check)) { 52 | cli::cli_inform(c( 53 | "Problema con la descarga" 54 | )) 55 | return(NULL) 56 | } 57 | 58 | suppressWarnings({ 59 | canasta <- readxl::read_excel(temp, 60 | sheet = 1, skip = 6, col_names = c("periodo", "CBA", "ICE", "CBT"), 61 | col_types = c("date", "numeric", "numeric", "numeric") 62 | ) %>% stats::na.omit() 63 | }) 64 | unlink(temp) 65 | } 66 | 67 | canasta 68 | } 69 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/get_total_urbano.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Descarga de Bases de EPH total urbano 2 | #' @description 3 | #' Funcion que descarga bases de la Encuesta Permanente de Hogares total urbano del INDEC a partir de 2016 4 | #' @param year un integer o vector de integers a partir de 2016 5 | #' @param type tipo de base a descargar: 'individual' ; 'hogar' 6 | #' @param vars opcional: un vector de characters. variables a seleccionar. Default = 'all' trae todas las variables 7 | #' @param destfile opcional: un string con la direccion de un archivo .RDS. Si se ingresa un path a un archivo que no existe, se descarga 8 | #' el archivo y se graba en esa direccion. Si existe un archivo en ese path, se lee el archivo. 9 | #' 10 | #' @return Devuelve la o las bases de la EPH total urbano solicitadas 11 | #' 12 | #' @details 13 | #' disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 14 | #' 15 | #' @examples 16 | #' \dontrun{ 17 | #' base_individual <- get_total_urbano( 18 | #' year = 2016, 19 | #' type = "hogar", 20 | #' vars = c("PONDERA", "IV1", "IV2") 21 | #' ) 22 | #' } 23 | #' 24 | #' @export 25 | 26 | get_total_urbano <- function(year = 2016, 27 | type = "individual", 28 | vars = "all", 29 | destfile = NULL) { 30 | 31 | destfile_exists <- FALSE 32 | if (!is.null(destfile)) { 33 | destfile_exists <- file.exists(destfile) 34 | } 35 | 36 | if (destfile_exists) { 37 | df <- readRDS(destfile) 38 | 39 | return(df) 40 | } 41 | 42 | 43 | if (is.null(destfile) | !destfile_exists) { 44 | # attempt::stop_if_not( 45 | # .x = curl::has_internet(), 46 | # msg = "No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion." 47 | # ) 48 | if (!curl::has_internet()) { # network is down = message (not an error anymore) 49 | message("No se detecto acceso a internet. Por favor checkea tu conexion.") 50 | return(NULL) 51 | } 52 | 53 | df <- tibble::as_tibble(expand.grid( 54 | year = year, 55 | type = type 56 | )) 57 | 58 | 59 | df <- df %>% 60 | dplyr::mutate( 61 | microdata = 62 | purrr::pmap( 63 | list( 64 | "year" = year, 65 | "type" = type 66 | ), 67 | purrr::safely( 68 | .f = get_total_urbano_internal, 69 | otherwise = tibble::tibble(), 70 | quiet = TRUE 71 | ), vars 72 | ) 73 | ) 74 | 75 | 76 | df <- df %>% 77 | dplyr::mutate( 78 | error = purrr::map(microdata, ~ .x$error), 79 | microdata = purrr::map(microdata, ~ .x$result) 80 | ) 81 | 82 | errors <- df %>% 83 | dplyr::mutate(filter_col = purrr::map_lgl(error, ~ !is.null(.x))) %>% 84 | dplyr::filter(filter_col) %>% 85 | dplyr::mutate(error_message = purrr::map(error, ~ purrr::pluck(.x, 1))) %>% 86 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("microdata", "error"))) %>% 87 | tidyr::unnest(cols = c(error_message)) 88 | 89 | if (nrow(errors) > 0) { 90 | warning(sprintf("No se pudo descargar la base de year %s, type %s. 91 | Mensaje: %s 92 | 93 | ", errors$year, errors$type, errors$error_message)) 94 | } 95 | 96 | df <- df %>% 97 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("error"))) 98 | 99 | if (!is.null(destfile) & !destfile_exists) { 100 | saveRDS(df, file = destfile) 101 | } 102 | } 103 | 104 | if (nrow(df) == 1) { 105 | return(df$microdata[[1]]) 106 | } else { 107 | df %>% 108 | tidyr::unnest(microdata) %>% 109 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("year", "type"))) 110 | } 111 | } 112 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/get_total_urbano_internal.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Descarga de Bases de EPH total urbano 2 | #' 3 | #' @param year un integer a partir de 2016 4 | #' @param type tipo de base a descargar: 'individual' ; 'hogar' 5 | #' @param vars variables a seleccionar. Default trae todas las variables 6 | #' 7 | #' @noRd 8 | 9 | get_total_urbano_internal <- function(year = 2016, 10 | type = "individual", 11 | vars = "all") { 12 | if (!is.numeric(year)) { 13 | cli::cli_abort(c( 14 | "El argumento year debe ser numeric" 15 | )) 16 | } 17 | if (year < 2016) { 18 | cli::cli_alert_warning(c( 19 | "La funcion puede descargar bases publicadas desde 2016." 20 | )) 21 | } 22 | if (!type %in% c("individual", "hogar")) { 23 | cli::cli_abort(c( 24 | "Elegir alguna de las opciones de type: 'individual' u 'hogar'." 25 | )) 26 | } 27 | 28 | if (year < 2016) { 29 | cli::cli_abort(c( 30 | "El anio elegido no es valido", 31 | "i" = "Hay datos disponibles desde 2016" 32 | )) 33 | } 34 | 35 | link <- sprintf("https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eahu/EPH_Tot_Urbano_3T_%s.zip", year) 36 | 37 | temp <- tempfile(pattern = sprintf("microdatos_%s", year)) 38 | 39 | try(check <- utils::download.file(link, temp), silent = TRUE) 40 | if (rlang::is_empty(check)) { 41 | cli::cli_abort(c( 42 | sprintf("Problema con la descarga %s. Puede deberse a que la base solicitada no exista.", year) 43 | )) 44 | } 45 | 46 | nombres <- NA 47 | try(nombres <- purrr::as_vector(utils::unzip(temp, list = TRUE)["Name"]), silent = TRUE) 48 | if (all(is.na(nombres))) { 49 | cli::cli_abort(c( 50 | sprintf("Problema con la descarga %s. Puede deberse a que la base solicitada no exista.", year) 51 | )) 52 | } 53 | 54 | base_hogar_name <- nombres[grep("hog", nombres, ignore.case = TRUE)] 55 | base_individual_name <- nombres[grep("pers", nombres, ignore.case = TRUE)] 56 | 57 | if (type == "individual") { 58 | base <- utils::read.table(unz(temp, base_individual_name), sep = ";", dec = ",", header = TRUE, fill = TRUE, colClasses = c(PP3F_TOT = "character", IPCF = "character", CH16_COD = "character", CH15_COD = "character")) %>% 59 | tidyr::as_tibble() 60 | } 61 | if (type == "hogar") { 62 | base <- utils::read.table(unz(temp, base_hogar_name), sep = ";", dec = ",", header = TRUE, fill = TRUE) %>% 63 | tidyr::as_tibble() 64 | } 65 | 66 | unlink(temp) 67 | 68 | if (all(vars == "all")) { 69 | base <- base %>% 70 | dplyr::rename_all(toupper) 71 | 72 | return(base) 73 | } 74 | if (nrow(base) > 0) { 75 | chequeo <- vars %in% colnames(base) 76 | 77 | if (!all(chequeo)) { 78 | cli::cli_abort(sprintf("Las variables: %s no se encuentran disponibles para esta base. 79 | Puede deberse a que son variables de la base individual (hogar) y se quiere descargar la base hogar (individual)", sub(",([^,]*)$", " y\\1", paste0(vars[!chequeo], collapse = ", ")))) 80 | } 81 | 82 | base <- base %>% 83 | dplyr::rename_all(toupper) %>% 84 | dplyr::select(tidyselect::all_of(vars)) 85 | 86 | return(base) 87 | } 88 | } 89 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/is_in_github.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Check if file is in github repo 2 | #' 3 | #' @param year el parametro de get_microdata_internal 4 | #' @param period el parametro de get_microdata_internal 5 | #' @param type el parametro de get_microdata_internal 6 | #' 7 | #' 8 | #' @noRd 9 | is_in_github <- function(year = 2018, 10 | period = 1, 11 | type = "individual") { 12 | if (year < 2023) { 13 | result <- TRUE 14 | # esto es porque todas las bases de la EPH hasta 2022 estan en github 15 | } else { 16 | 17 | # old version # 18 | # pg <- xml2::read_html(sprintf('https://github.com/holatam/data/tree/master/eph/%s',type)) 19 | 20 | # filelist <- rvest::html_nodes(pg, "a") %>% 21 | # rvest::html_attr(name = "href" ) %>% 22 | # stringr::str_match('.*RDS') %>% 23 | # stats::na.omit() 24 | # looking_for <-sprintf('/holatam/data/blob/master/eph/%s/base_%s_%sT%s.RDS',type,type,year,period) 25 | # result <- looking_for %in% filelist[,1] 26 | 27 | result <- tryCatch( 28 | { 29 | req <- httr::GET("https://api.github.com/repos/holatam/data/git/trees/master?recursive=1") 30 | 31 | filelist <- unlist(lapply(httr::content(req)$tree, "[", "path"), use.names = FALSE) 32 | 33 | looking_for <- sprintf("eph/%s/base_%s_%sT%s.RDS", type, type, year, period) 34 | 35 | result <- looking_for %in% filelist 36 | }, 37 | error = function(err) { 38 | FALSE 39 | } 40 | ) 41 | } 42 | 43 | result 44 | } 45 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/map_agglomerates.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Mapa de indicadores por aglomerado 2 | #' 3 | #' @param .data Dataframe con los datos 4 | #' @param agglomerates Variable con los codigos de aglomerados 5 | #' @param indicator Variable con los indicadores 6 | #' @param alpha Opacidad de los puntos 7 | #' @param palette Paleta de colores a utilizar, incluye "viridis", "magma", "inferno", or "plasma". Para mas opciones, ver \link[leaflet]{colorNumeric} 8 | #' 9 | #' @return Devuelve un mapa de indicadores por aglomerado 10 | #' 11 | #' @examples 12 | #' 13 | #' toybase_individual_2016_04 %>% 14 | #' dplyr::group_by(AGLOMERADO) %>% 15 | #' dplyr::summarise(tasa_actividad = sum(PONDERA[ESTADO == 1]) / sum(PONDERA)) %>% 16 | #' map_agglomerates( 17 | #' agglomerates = AGLOMERADO, 18 | #' indicator = tasa_actividad 19 | #' ) 20 | #' @export 21 | 22 | map_agglomerates <- function(.data, agglomerates, indicator, alpha = .75, palette = "viridis") { 23 | agglomerates <- rlang::enquo(agglomerates) 24 | indicator <- rlang::enquo(indicator) 25 | 26 | df <- .data %>% 27 | dplyr::select("AGLOMERADO" = !!agglomerates, "indicator" = !!indicator) %>% 28 | dplyr::left_join(centroides_aglomerados, by = "AGLOMERADO") 29 | 30 | pal <- leaflet::colorNumeric( 31 | palette = palette, 32 | domain = df$indicator 33 | ) 34 | 35 | 36 | labs <- purrr::pmap(list(df$nombre_aglomerado, round(df$indicator, digits = 2)), function(.x, .y) paste0("

", .x, "

", dplyr::as_label(indicator), ": ", .y, "

")) 37 | 38 | leaflet::leaflet(df) %>% 39 | leaflet::addTiles() %>% 40 | #leaflet::addProviderTiles(leaflet::providers$Wikimedia) %>% 41 | leaflet::addCircleMarkers( 42 | fillColor = ~ pal(indicator), 43 | fillOpacity = alpha, 44 | stroke = FALSE, 45 | label = lapply(labs, htmltools::HTML) 46 | ) %>% 47 | leaflet::addLegend("bottomright", 48 | pal = pal, values = ~indicator, 49 | title = sprintf("%s", dplyr::as_label(indicator)), 50 | opacity = 1 51 | ) 52 | } 53 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/organize_caes.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' @title Clasificador de Actividades 2 | #' @description Funcion para clasificar las actividades economicas segun el 3 | #' Clasificador de actividades economicas para encuestas sociodemograficas. 4 | #' CAES Mercosur 1.0 y CAES Mercosur. 5 | #' Basado en https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/clasificadores/notas_explicativas_caes_v2018.pdf 6 | #' 7 | #' @param base Base individual de uno o mas periodos 8 | #' 9 | #' @return Devuelve la base con 8 columnas nuevas (ver `caes`) 10 | #' 11 | #' @details disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 12 | #' 13 | #' No olvides contemplar los cambios en la codificacion y categorias de las distintas versiones del clasificador CAES para la elaboracion de series de largo plazo. 14 | #' @export 15 | #' 16 | #' @examples 17 | #' bases <- dplyr::bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 18 | #' bases_clasificadas <- organize_caes(base = bases) 19 | #' 20 | organize_caes <- function(base) { 21 | if ("PP04B_CAES" %in% names(base)) { 22 | warning("Creando nueva variable PP04B_COD como copia de PP04B_CAES por compatibilidad.") 23 | base <- base %>% 24 | dplyr::mutate(PP04B_COD = dplyr::case_when( 25 | ANO4 %in% 2011:2015 ~ PP04B_CAES, 26 | TRUE ~ PP04B_COD 27 | )) 28 | } 29 | 30 | warning("Convirtiendo PP04B_COD a character") 31 | base <- base %>% 32 | dplyr::mutate( 33 | PP04B_COD = as.character(PP04B_COD), 34 | PP04B_COD = dplyr::case_when( 35 | nchar(PP04B_COD) == 1 ~ paste0("0", PP04B_COD), 36 | nchar(PP04B_COD) == 2 ~ PP04B_COD, 37 | nchar(PP04B_COD) == 3 ~ paste0("0", PP04B_COD), 38 | nchar(PP04B_COD) == 4 ~ PP04B_COD 39 | ), 40 | caes_version = dplyr::case_when( 41 | ANO4 >= 2011 ~ "1.0", 42 | ANO4 < 2011 ~ "0" 43 | ) 44 | ) 45 | 46 | base <- base %>% 47 | dplyr::left_join(caes, by = c("PP04B_COD", "caes_version")) 48 | 49 | if (any(base$ANO4 < 2011) & any(base$ANO4 >= 2011)) { 50 | warning("Para los datos anteriores a 2011 se aplico la clasificacion CAES v.0 y para los de 2011 en adelante la clasificacion CAES v.1.0") 51 | } 52 | return(base) 53 | } 54 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/organize_cno.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Clasificador de Ocupaciones 2 | #' @description 3 | #' Funcion para clasificar las ocupaciones segun las 4 dimensiones del Clasificador Nacional de Ocupaciones 4 | #' (CNO 2001) 5 | #' @param base Base individual de uno o mas periodos 6 | #' 7 | #' @return Devuelve la base con 4 columnas nuevas (que indican la informacion correspondiente al Clasificador Nacional de Ocupaciones) 8 | #' 9 | #' @details 10 | #' Importante: Verificar que el clasificador CNO 2001 sea compatible con la base que estes utilizando. 11 | #' 12 | #' disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 13 | #' 14 | #' @examples 15 | #' 16 | #' 17 | #' bases <- dplyr::bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 18 | #' bases_clasificadas <- organize_cno(base = bases) 19 | #' 20 | #' @export 21 | organize_cno <- function(base) { 22 | ## Estos 4 df quizas podrian ir como RDA guardados en vez de CNO 23 | ## que, si bien condensa toda la info, esta en un formato que mucho no ayuda 24 | ## La otra opcion es definir las categorias a mano con case_when 25 | 26 | caracter <- CNO %>% 27 | dplyr::filter(digit == 12) %>% 28 | dplyr::select(value, CATEGORIA = label) %>% 29 | dplyr::add_row(value = "99", CATEGORIA = "Ns.Nc") 30 | 31 | jerarquia <- CNO %>% 32 | dplyr::filter(digit == 3) %>% 33 | dplyr::select(value, JERARQUIA = label) %>% 34 | dplyr::add_row(value = "9", JERARQUIA = "Ns.Nc") 35 | 36 | tecnologia <- CNO %>% 37 | dplyr::filter(digit == 4) %>% 38 | dplyr::select(value, TECNOLOGIA = label) %>% 39 | dplyr::add_row(value = "9", TECNOLOGIA = "Ns.Nc") 40 | 41 | calificacion <- CNO %>% 42 | dplyr::filter(digit == 5) %>% 43 | dplyr::select(value, CALIFICACION = label) %>% 44 | dplyr::add_row(value = c("6", "7", "8", "9"), CALIFICACION = c("mal codificado", "falta informacion", "otro", "Ns.Nc")) 45 | 46 | base <- base %>% 47 | dplyr::mutate( 48 | PP04D_COD = as.character(PP04D_COD), 49 | CLASIF_CNO = stringr::str_pad(PP04D_COD, 5, side = "left", pad = "0"), 50 | DIGIT12 = substr(CLASIF_CNO, 1, 2), 51 | DIGIT3 = substr(CLASIF_CNO, 3, 3), 52 | DIGIT4 = substr(CLASIF_CNO, 4, 4), 53 | DIGIT5 = substr(CLASIF_CNO, 5, 5) 54 | ) %>% 55 | dplyr::left_join(., caracter, 56 | by = c("DIGIT12" = "value") 57 | ) %>% 58 | dplyr::left_join(., jerarquia, 59 | by = c("DIGIT3" = "value") 60 | ) %>% 61 | dplyr::left_join(., tecnologia, 62 | by = c("DIGIT4" = "value") 63 | ) %>% 64 | dplyr::left_join(., calificacion, 65 | by = c("DIGIT5" = "value") 66 | ) %>% 67 | dplyr::select(-tidyselect::any_of(c("CLASIF_CNO", "DIGIT12", "DIGIT3", "DIGIT4", "DIGIT5"))) 68 | 69 | 70 | 71 | return(base) 72 | } 73 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/organize_panels.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Pool de Datos en Panel - Base Individudal EPH continua 2 | #' 3 | #' Permite armar un pool de datos en panel de la EPH continua a partir 4 | #' de especificar una serie consecutiva de bases, variables y el largo de la ventana -window- de observacion 5 | #' 6 | #' @param bases Lista de bases de microdatos a utilizar para armar el pool de datos 7 | #' @param variables Vector con nombres de las variables de interes 8 | #' @param window Especificar distancia temporal entre las observaciones. anual o trimestral 9 | #' @details 10 | #' disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 11 | #' @return Devuelve el pool de datos de panel 12 | #' @export 13 | #' 14 | #' @examples 15 | #' 16 | #' lista_bases <- list(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 17 | #' pool_trimestral <- organize_panels( 18 | #' bases = lista_bases, 19 | #' variables = c("P21", "ESTADO"), 20 | #' window = "trimestral" 21 | #' ) 22 | organize_panels <- function(bases, variables, window = "anual") { 23 | if (!is.list(bases)) { 24 | cli::cli_abort(c( 25 | "El argumento bases requiere un objeto de tipo lista." 26 | )) 27 | } 28 | if (!window %in% c("anual", "trimestral")) { 29 | cli::cli_abort(c( 30 | "Elegir alguna de las opciones de window: 'anual' u 'trimestral'." 31 | )) 32 | } 33 | 34 | bases_continua <- dplyr::bind_rows(bases) %>% 35 | dplyr::select(tidyselect::all_of(c("CODUSU", "NRO_HOGAR", "COMPONENTE", 36 | "ANO4", "TRIMESTRE", "CH04", "CH06", variables))) %>% 37 | dplyr::filter(ESTADO != 0) %>% 38 | dplyr::mutate(Periodo = zoo::as.yearqtr(paste0(ANO4, " Q", TRIMESTRE))) 39 | 40 | ## Creo una Replica de la base, y le agrego (_t1) al nombre de cada 41 | ## variable, excepto a las que voy a usar para "matchear". 42 | Teuno <- function(x) { 43 | paste0(x, "_t1") 44 | } 45 | 46 | ## En Base a la amplitud del panel que especificare al correr en la funcion resto en la Base 47 | ## Replica el identificador de Trimestre construido, para hacer un join con la Base. 48 | 49 | bases_continua_join <- bases_continua %>% 50 | dplyr::rename_at(dplyr::vars(-c(1:3, ncol(.))), Teuno) %>% 51 | dplyr::mutate(Periodo = dplyr::case_when( 52 | window == "anual" ~ Periodo - 1, 53 | window == "trimestral" ~ Periodo - 0.25 54 | )) 55 | 56 | panel_continua <- dplyr::inner_join(bases_continua, 57 | bases_continua_join, 58 | by = c("CODUSU", "NRO_HOGAR", "COMPONENTE", "Periodo") 59 | ) %>% 60 | dplyr::mutate(consistencia = dplyr::case_when( 61 | abs(CH06_t1 - CH06) > 2 | 62 | CH04 != CH04_t1 ~ FALSE, 63 | TRUE ~ TRUE 64 | )) 65 | 66 | consistencias_continua <- panel_continua %>% 67 | dplyr::group_by(Periodo) %>% 68 | dplyr::summarise( 69 | sin_controles = dplyr::n(), 70 | con_controles = sum(consistencia, na.rm = TRUE), 71 | perdida = 1 - (con_controles / sin_controles) 72 | ) 73 | 74 | return(panel_continua) 75 | } 76 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/python/epyh.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import requests, zipfile, io 2 | import pandas as pd 3 | import json 4 | 5 | def epyh(anio = 2018, trimestre = 2,individual = False): 6 | 7 | url = 'https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_usu_'+str(trimestre)+'_Trim_'+str(anio)+'_txt.zip' 8 | 9 | #decarga zip 10 | r = requests.get(url) 11 | z = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(r.content)) 12 | 13 | if individual: 14 | nombre_archivo = 'usu_individual_t'+str(trimestre)+str(anio)[2:]+'.txt' 15 | etiquetas = json.load(open("eph/diccionario_individual.txt")) 16 | 17 | else: 18 | nombre_archivo = 'usu_hogar_t'+str(trimestre)+str(anio)[2:]+'.txt' 19 | etiquetas = json.load(open("eph/diccionario_hogar.txt")) 20 | 21 | #leer datos 22 | dt = pd.read_csv(z.open(nombre_archivo),sep=';',dtype=str) 23 | #etiquetar 24 | dt = dt.replace(etiquetas) 25 | return dt 26 | 27 | dt = epyh(anio = 2018, trimestre = 2,individual = False) 28 | dt.head() 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /R/utils-pipe.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #' Pipe operator 2 | #' 3 | #' @name %>% 4 | #' @rdname pipe 5 | #' @keywords internal 6 | #' @export 7 | #' @importFrom dplyr %>% 8 | #' @usage lhs \%>\% rhs 9 | NULL 10 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.Rmd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | output: github_document 3 | --- 4 | 5 | 6 | 7 | ```{r, include = FALSE} 8 | knitr::opts_chunk$set( 9 | collapse = TRUE, 10 | warning = FALSE, 11 | comment = "#>", 12 | fig.path = "man/figures/README-", 13 | out.width = "100%" 14 | ) 15 | ``` 16 | 17 | # eph 18 | 19 | 20 | [![R build status](https://github.com/holatam/eph/workflows/R-CMD-check/badge.svg)](https://github.com/ropensci/eph/actions) 21 | [![Coverage 22 | status](https://codecov.io/gh/holatam/eph/branch/master/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/holatam/eph?branch=master) 23 | [![CRAN status](https://www.r-pkg.org/badges/version/eph)](https://cran.r-project.org/package=eph) 24 | [![](http://cranlogs.r-pkg.org/badges/grand-total/eph?color=blue)](https://cran.r-project.org/package=eph) 25 | [![](http://cranlogs.r-pkg.org/badges/last-month/eph?color=blue)](https://cran.r-project.org/package=eph) 26 | [![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.8352221.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.8352221) 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | # Caja de Herramientas para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares 32 | 33 | ## Descripción 34 | 35 | Si querés procesar datos de la [Encuesta Permanente de Hogares (EPH) elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina (INDEC)](https://www.indec.gob.ar/bases-de-datos.asp) mediante el lenguaje de programación [R](https://www.r-project.org/), la librería `eph` tiene por objeto facilitar tu trabajo. 36 | 37 | El paquete cumple un rol fundamental en la democratización de la posibilidad de procesar los datos publicados por INDEC y así obtener conclusiones independientes de aquellas publicadas en los informes elaborados por el organismo. Dado que la información de la EPH constituye una de las principales fuentes para el análisis de las problemáticas sociales presentes en Argentina, el paquete no sólo posibilita investigaciones académicas y periodísticas, sino que también contribuye a la formulación de políticas públicas fundamentadas en evidencia. 38 | 39 | 40 | Algunas de sus funciones son: 41 | 42 | - **`get_microdata()`**: Descarga las bases de microdatos, 43 | 44 | - **`organize_panels()`**: Permite armar un pool de datos en panel de la EPH continua, 45 | 46 | - **`organize_cno()`**: Clasifica las ocupaciones según el Clasificador Nacional de Ocupaciones (CNO) 2001 47 | 48 | - **`organize_caes()`**: Clasifica las actividades económicas según el Clasificador de Actividades Economicas para encuestas Sociodemograficas (CAES) Mercosur 1.0 y el CAES Mercosur 49 | 50 | - **`organize_labels()`**: Etiqueta las bases siguiendo el último [diseño de registro](https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_registro_t218.pdf) 51 | 52 | - **`map_agglomerates()`**: Mapa de indicadores por aglomerado 53 | 54 | 55 | El paquete también cuenta con dataframes útiles para el trabajo con la EPH. Algunos de estos son: 56 | 57 | - **`diccionario_regiones`**: Diccionario de regiones según el diseño de registro de la EPH 58 | 59 | - **`diccionario_aglomerados`**: Diccionario de aglomerados según el diseño de registro de la EPH 60 | 61 | - **`centroides_aglomerados`**: Tabla de centroides de los aglomerados (basado en https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-1-39-120) 62 | 63 | - **`adulto_equivalente`**: Tabla de valores de adulto equivalente segun sexo y edad ([ver definición mtodológica](https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/sociedad/preguntas_frecuentes_cba_cbt.pdf)) 64 | 65 | ## Instalación 66 | 67 | 68 | Para descargar la versión estable desde CRAN: 69 | 70 | ```{r, eval = FALSE} 71 | install.packages("eph") 72 | ``` 73 | 74 | Para descargar desde R-universe: 75 | 76 | ```{r, eval = FALSE} 77 | install.packages("eph", repos = "https://ropensci.r-universe.dev") 78 | ``` 79 | 80 | 81 | Para la versión en desarrollo: 82 | 83 | ```{r, eval = FALSE} 84 | # install.packages('devtools') 85 | # si no tiene instalado devtools 86 | 87 | devtools::install_github("holatam/eph") 88 | ``` 89 | 90 | ## Modo de uso 91 | 92 | Ejemplo de descarga de microdatos 93 | 94 | ```{r} 95 | # Cargo la libreria 96 | library(eph) 97 | 98 | base_individual <- get_microdata( 99 | year = 2018:2019, # especifco el año 100 | trimester = 1, # el trimestre 101 | type = "individual", # y el tipo de base 102 | vars = c("PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 103 | ) # opcionalmente, puedo especificar las variables que deseo utilizar. 104 | 105 | base_individual 106 | ``` 107 | 108 | ## Cómo citar este paquete 109 | 110 | Podés citar este paquete como "se obtuvieron y/o normalizaron los datos de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH-INDEC) utilizando el paquete de R 'eph' (Kozlowski et al, 2020)". 111 | 112 | La referencia completa para incluir en la bibliografía es: 113 | 114 | ``` 115 | Carolina Pradier, Guido Weksler, Pablo Tiscornia, Natsumi Shokida, Germán Rosati, & Diego Kozlowski. (2023). ropensci/eph V1.0.0 (1.0.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8352221 116 | ``` 117 | 118 | Si necesitás la entrada bib: 119 | 120 | ```bib 121 | 122 | @software{carolina_pradier_2023_8352221, 123 | author = {Carolina Pradier and 124 | Guido Weksler and 125 | Pablo Tiscornia and 126 | Natsumi Shokida and 127 | Germán Rosati and 128 | Diego Kozlowski}, 129 | title = {ropensci/eph V1.0.0}, 130 | month = sep, 131 | year = 2023, 132 | publisher = {Zenodo}, 133 | version = {1.0.0}, 134 | doi = {10.5281/zenodo.8352221}, 135 | url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.8352221} 136 | } 137 | 138 | ``` 139 | 140 | 141 | ## Aportes de la comunidad 142 | 143 | Este paquete se propone incorporar cualquier función de propósitos generales que utilice como base los datos de la Encuesta Permanente de Hogares. Todos los aportes en este sentido son bienvenidos. 144 | 145 | Si trabajas con la EPH y querés agregar tu función, te recomendamos que leas los siguientes [consejos](https://github.com/ropensci/eph/blob/master/docs/CONTRIBUTING.md) sobre cómo como colaborar 146 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | # eph 5 | 6 | 7 | 8 | [![R build 9 | status](https://github.com/holatam/eph/workflows/R-CMD-check/badge.svg)](https://github.com/ropensci/eph/actions) 10 | [![Coverage 11 | status](https://codecov.io/gh/holatam/eph/branch/master/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/holatam/eph?branch=master) 12 | [![CRAN 13 | status](https://www.r-pkg.org/badges/version/eph)](https://cran.r-project.org/package=eph) 14 | [![](http://cranlogs.r-pkg.org/badges/grand-total/eph?color=blue)](https://cran.r-project.org/package=eph) 15 | [![](http://cranlogs.r-pkg.org/badges/last-month/eph?color=blue)](https://cran.r-project.org/package=eph) 16 | [![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.8352221.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.8352221) 17 | 18 | 19 | 20 | # Caja de Herramientas para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares 21 | 22 | ## Descripción 23 | 24 | Si querés procesar datos de la [Encuesta Permanente de Hogares (EPH) 25 | elaborada por el Instituto Nacional de Estadística y Censos de la 26 | República Argentina 27 | (INDEC)](https://www.indec.gob.ar/bases-de-datos.asp) mediante el 28 | lenguaje de programación [R](https://www.r-project.org/), la librería 29 | `eph` tiene por objeto facilitar tu trabajo. 30 | 31 | El paquete cumple un rol fundamental en la democratización de la 32 | posibilidad de procesar los datos publicados por INDEC y así obtener 33 | conclusiones independientes de aquellas publicadas en los informes 34 | elaborados por el organismo. Dado que la información de la EPH 35 | constituye una de las principales fuentes para el análisis de las 36 | problemáticas sociales presentes en Argentina, el paquete no sólo 37 | posibilita investigaciones académicas y periodísticas, sino que también 38 | contribuye a la formulación de políticas públicas fundamentadas en 39 | evidencia. 40 | 41 | Algunas de sus funciones son: 42 | 43 | - **`get_microdata()`**: Descarga las bases de microdatos, 44 | 45 | - **`organize_panels()`**: Permite armar un pool de datos en panel de la 46 | EPH continua, 47 | 48 | - **`organize_cno()`**: Clasifica las ocupaciones según el Clasificador 49 | Nacional de Ocupaciones (CNO) 2001 50 | 51 | - **`organize_caes()`**: Clasifica las actividades económicas según el 52 | Clasificador de Actividades Economicas para encuestas 53 | Sociodemograficas (CAES) Mercosur 1.0 y el CAES Mercosur 54 | 55 | - **`organize_labels()`**: Etiqueta las bases siguiendo el último 56 | [diseño de 57 | registro](https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_registro_t218.pdf) 58 | 59 | - **`map_agglomerates()`**: Mapa de indicadores por aglomerado 60 | 61 | El paquete también cuenta con dataframes útiles para el trabajo con la 62 | EPH. Algunos de estos son: 63 | 64 | - **`diccionario_regiones`**: Diccionario de regiones según el diseño de 65 | registro de la EPH 66 | 67 | - **`diccionario_aglomerados`**: Diccionario de aglomerados según el 68 | diseño de registro de la EPH 69 | 70 | - **`centroides_aglomerados`**: Tabla de centroides de los aglomerados 71 | (basado en ) 72 | 73 | - **`adulto_equivalente`**: Tabla de valores de adulto equivalente segun 74 | sexo y edad ([ver definición 75 | mtodológica](https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/sociedad/preguntas_frecuentes_cba_cbt.pdf)) 76 | 77 | ## Instalación 78 | 79 | Para descargar la versión estable desde CRAN: 80 | 81 | ``` r 82 | install.packages("eph") 83 | ``` 84 | 85 | Para descargar desde R-universe: 86 | 87 | ``` r 88 | install.packages("eph", repos = "https://ropensci.r-universe.dev") 89 | ``` 90 | 91 | Para la versión en desarrollo: 92 | 93 | ``` r 94 | # install.packages('devtools') 95 | # si no tiene instalado devtools 96 | 97 | devtools::install_github("holatam/eph") 98 | ``` 99 | 100 | ## Modo de uso 101 | 102 | Ejemplo de descarga de microdatos 103 | 104 | ``` r 105 | # Cargo la libreria 106 | library(eph) 107 | 108 | base_individual <- get_microdata( 109 | year = 2018:2019, # especifco el año 110 | trimester = 1, # el trimestre 111 | type = "individual", # y el tipo de base 112 | vars = c("PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 113 | ) # opcionalmente, puedo especificar las variables que deseo utilizar. 114 | 115 | base_individual 116 | #> # A tibble: 117,320 × 3 117 | #> PONDERA ESTADO CAT_OCUP 118 | #> 119 | #> 1 684 4 0 120 | #> 2 1008 3 0 121 | #> 3 1008 1 1 122 | #> 4 1008 2 0 123 | #> 5 886 1 2 124 | #> 6 594 3 0 125 | #> 7 594 3 0 126 | #> 8 546 3 0 127 | #> 9 509 1 3 128 | #> 10 509 1 3 129 | #> # ℹ 117,310 more rows 130 | ``` 131 | 132 | ## Cómo citar este paquete 133 | 134 | Podés citar este paquete como “se obtuvieron y/o normalizaron los datos 135 | de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH-INDEC) utilizando el paquete 136 | de R ‘eph’ (Kozlowski et al, 2020)”. 137 | 138 | La referencia completa para incluir en la bibliografía es: 139 | 140 | Carolina Pradier, Guido Weksler, Pablo Tiscornia, Natsumi Shokida, Germán Rosati, & Diego Kozlowski. (2023). ropensci/eph V1.0.0 (1.0.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8352221 141 | 142 | Si necesitás la entrada bib: 143 | 144 | ``` bib 145 | 146 | @software{carolina_pradier_2023_8352221, 147 | author = {Carolina Pradier and 148 | Guido Weksler and 149 | Pablo Tiscornia and 150 | Natsumi Shokida and 151 | Germán Rosati and 152 | Diego Kozlowski}, 153 | title = {ropensci/eph V1.0.0}, 154 | month = sep, 155 | year = 2023, 156 | publisher = {Zenodo}, 157 | version = {1.0.0}, 158 | doi = {10.5281/zenodo.8352221}, 159 | url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.8352221} 160 | } 161 | 162 | ``` 163 | 164 | ## Aportes de la comunidad 165 | 166 | Este paquete se propone incorporar cualquier función de propósitos 167 | generales que utilice como base los datos de la Encuesta Permanente de 168 | Hogares. Todos los aportes en este sentido son bienvenidos. 169 | 170 | Si trabajas con la EPH y querés agregar tu función, te recomendamos que 171 | leas los siguientes 172 | [consejos](https://github.com/ropensci/eph/blob/master/docs/CONTRIBUTING.md) 173 | sobre cómo como colaborar 174 | -------------------------------------------------------------------------------- /codecov.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | comment: false 2 | 3 | coverage: 4 | status: 5 | project: 6 | default: 7 | target: auto 8 | threshold: 1% 9 | patch: 10 | default: 11 | target: auto 12 | threshold: 1% 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-raw/.Rhistory: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | devtools::install_github("holatam/eph") 2 | library(eph) 3 | cuadritos.caes <- eph::caes 4 | cuadros.caes.v0.v1 <- eph::caes 5 | bases <- get_microdata(year = 2009:2012,trimester = 1:4) 6 | bases.anidadas <- bases %>% 7 | select(microdata) %>% 8 | unnest(cols = microdata) 9 | library(tidyverse) 10 | bases.anidadas <- bases %>% 11 | select(microdata) %>% 12 | unnest(cols = microdata) 13 | bases_clasificadas <- bases.anidadas %>% 14 | organize_caes() 15 | View(bases_clasificadas) 16 | -------------------------------------------------------------------------------- /data-raw/aglomerados_geo.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | library(sf) 2 | library(tidyverse) 3 | 4 | aglos <- sf::st_read("../data/eph/georef/aglomerados_eph.json") 5 | # entidades <- sf::st_read('../data/eph/georef/entidades_eph.json') 6 | # radios <- sf::st_read('../data/eph/georef/radios_eph.json') 7 | 8 | 9 | centroides_aglomerados <- aglos %>% 10 | filter(!st_is_empty(geometry)) %>% 11 | group_by(eph_codagl) %>% 12 | summarise( 13 | AGLOMERADO = as.integer(paste(unique(eph_codagl))), 14 | nombre_aglomerado = unique(eph_aglome)[1] 15 | ) %>% 16 | st_centroid() %>% 17 | select(AGLOMERADO, nombre_aglomerado, geometry) 18 | 19 | # ggplot() + 20 | # geom_sf(data = centroides_aglomerados ) 21 | 22 | 23 | centroides_aglomerados <- centroides_aglomerados %>% st_transform("+proj=longlat +datum=WGS84") 24 | 25 | # remove geometry because of incompatibility with dplyr 1.0 26 | centroides_aglomerados <- centroides_aglomerados %>% 27 | bind_cols( 28 | sf::st_coordinates(centroides_aglomerados) %>% 29 | as_tibble() %>% 30 | rename(lon = X, lat = Y) 31 | ) %>% 32 | as_tibble() %>% 33 | select(-geometry) 34 | 35 | usethis::use_data(centroides_aglomerados, overwrite = TRUE) 36 | 37 | 38 | data_frame_roxygen <- function(obj) { 39 | if (inherits(obj, c("data.frame", "tibble"))) { 40 | cl <- vapply(obj, FUN = typeof, FUN.VALUE = character(1)) 41 | 42 | items <- paste0(sprintf("#' \\item{\\code{%s}}{%s ---DESCRIPTION---}", names(cl), cl)) 43 | 44 | 45 | items <- paste0(items, collapse = "\n") 46 | 47 | 48 | header <- c( 49 | title = paste0("#' @title ", deparse(substitute(obj))), 50 | description = "#' @description ---COLUMN DESCRIPTION---", 51 | format = sprintf("#' @format A data frame with %s rows and %s variables:", nrow(obj), length(cl)) 52 | ) 53 | 54 | ret <- sprintf( 55 | "%s\n%s\n%s", 56 | paste(header, collapse = "\n"), 57 | sprintf("#' \\describe{\n%s \n#'}", items), 58 | sprintf('\n"%s"', deparse(substitute(obj))) 59 | ) 60 | } 61 | ret 62 | } 63 | 64 | 65 | data_frame_roxygen(centroides_aglomerados) 66 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/CNO.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/CNO.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/adulto_equivalente.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/adulto_equivalente.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/caes.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/caes.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/canastas_reg_example.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/canastas_reg_example.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/centroides_aglomerados.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/centroides_aglomerados.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/diccionario_aglomerados.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/diccionario_aglomerados.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/diccionario_regiones.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/diccionario_regiones.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/errores_muestrales.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/errores_muestrales.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/toybase_hogar_2016_04.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/toybase_hogar_2016_04.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/toybase_individual_2016_03.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/toybase_individual_2016_03.rda -------------------------------------------------------------------------------- /data/toybase_individual_2016_04.rda: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/data/toybase_individual_2016_04.rda -------------------------------------------------------------------------------- /doc/eph.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ## ----setup, include = FALSE--------------------------------------------------- 2 | knitr::opts_chunk$set( 3 | collapse = TRUE, 4 | comment = "#>" 5 | ) 6 | 7 | ## ----message=FALSE, warning=FALSE--------------------------------------------- 8 | library(eph) 9 | library(dplyr) 10 | library(tidyr) 11 | library(purrr) 12 | library(ggplot2) 13 | 14 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 15 | ind_3_18 <- get_microdata( 16 | year = 2018, 17 | trimester = 3, 18 | type = "individual" 19 | ) 20 | 21 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 22 | ind_3_18 <- organize_labels( 23 | df = ind_3_18, 24 | type = "individual" 25 | ) 26 | 27 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 28 | hog_3_18 <- get_microdata( 29 | year = 2018, 30 | trimester = 3, 31 | type = "hogar" 32 | ) %>% 33 | organize_labels(., 34 | type = "hogar" 35 | ) 36 | 37 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 38 | calculate_tabulates( 39 | base = ind_3_18, 40 | x = "NIVEL_ED", 41 | y = "CH04", 42 | weights = "PONDERA", 43 | add.totals = "row", 44 | add.percentage = "col" 45 | ) 46 | 47 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 48 | calculate_tabulates( 49 | base = ind_3_18, 50 | x = "NIVEL_ED", 51 | y = "CH04", 52 | add.totals = "row", 53 | add.percentage = "col" 54 | ) 55 | 56 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 57 | ### Armo vector con el nombre de las variables de interés incluyendo 58 | # -variables necesarias para hacer el panel 59 | # -variables que nos interesan en nuestro análisis 60 | variables <- c( 61 | "CODUSU", "NRO_HOGAR", "COMPONENTE", "ANO4", 62 | "TRIMESTRE", "CH04", "CH06", 63 | "ESTADO", "PONDERA" 64 | ) 65 | 66 | ### Descargo la base individual para el 2018_t1 67 | base_2018t1 <- get_microdata( 68 | year = 2018, trimester = 1, type = "individual", 69 | vars = variables 70 | ) 71 | 72 | ### Descargo la base individual para el 2018_t2 73 | base_2018t2 <- get_microdata( 74 | year = 2018, trimester = 2, type = "individual", 75 | vars = variables 76 | ) 77 | 78 | ### Armo el panel 79 | pool <- organize_panels( 80 | bases = list(base_2018t1, base_2018t2), 81 | variables = c("ESTADO", "PONDERA"), 82 | window = "trimestral" 83 | ) 84 | 85 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 86 | pool 87 | 88 | ## ----message=FALSE, warning=FALSE--------------------------------------------- 89 | pool %>% 90 | organize_labels(.) %>% 91 | calculate_tabulates( 92 | x = "ESTADO", 93 | y = "ESTADO_t1", 94 | weights = "PONDERA", 95 | add.percentage = "row" 96 | ) 97 | 98 | ## ----message=FALSE, warning=FALSE--------------------------------------------- 99 | df <- get_microdata( 100 | year = 2017:2019, 101 | trimester = 1:4, 102 | type = "individual", 103 | vars = c("ANO4", "TRIMESTRE", "PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 104 | ) 105 | 106 | df %>% 107 | sample_n(5) 108 | 109 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 110 | df <- df %>% 111 | group_by(ANO4, TRIMESTRE) %>% 112 | summarise(indicador = sum(PONDERA[CAT_OCUP == 3 & ESTADO == 1], na.rm = T) / sum(PONDERA[ESTADO == 1], na.rm = T)) 113 | 114 | df 115 | 116 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 117 | lineas <- get_poverty_lines() 118 | lineas 119 | 120 | ## ---- fig.width=7, fig.height=5----------------------------------------------- 121 | lineas %>% 122 | select(-ICE) %>% 123 | pivot_longer(cols = c("CBA", "CBT"), names_to = "canasta", values_to = "valor") %>% 124 | ggplot() + 125 | geom_line(aes(x = periodo, y = valor, col = canasta)) 126 | 127 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 128 | canastas_reg_example 129 | 130 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 131 | adulto_equivalente %>% head() 132 | 133 | ## ----warning=FALSE------------------------------------------------------------ 134 | bases <- bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 135 | base_pobreza <- calculate_poverty( 136 | base = bases, 137 | basket = canastas_reg_example, 138 | print_summary = TRUE 139 | ) 140 | 141 | ## ----------------------------------------------------------------------------- 142 | base_pobreza %>% 143 | select(CODUSU, ITF, region, adequi_hogar, CBA_hogar, CBT_hogar, situacion) %>% 144 | sample_n(10) 145 | 146 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/404.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | Página no encontrada (404) • eph 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 |
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124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/CONTRIBUTING.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Bienvenides :tada: :tada: :tada: 2 | 3 | El objetivo de esta librería es construir un Toolbox para el procesamiento de la [Encuesta Permanente de Hogares (indec)](https://www.indec.gob.ar/bases-de-datos.asp) 4 | 5 | Para agregar tu función te pedimos que sigas los siguentes pasos: 6 | 7 | 1. Hace un fork de este repositorio 8 | 2. Agregues tu función como un archivo .R en la carpeta R/ con el mismo nombre que la función 9 | 3. Documenta la misma con [roxygen2](http://kbroman.org/pkg_primer/pages/docs.html) aclarando su funcionalidad, los parámetros y un ejemplo de uso. Para ver como se documenta poder revisar otra de las funciones en ese mismo directorio 10 | 4. Recordá que para que tu función se pueda utilizar, al final de la documentación debes agregar un 11 | `#' @export` 12 | 5. Controla que los tipos y valores de los parametros de tu función estén bien (para un ejemplo, podes mirar [get_microdata.r](https://github.com/rindec/eph/blob/master/R/get_microdata.R)) y agregá los tests que sean pertinentes. 13 | 6. Agrega las dependencias en el archivo DESCRIPTION 14 | 7. Chequea el paquete con ```devtools::check()``` 15 | 8. Si todo funciona bien, entonces hace un pull request 16 | 17 | __obs.__ Te pedimos que en la medida de los posible trates de seguir la [guía de estilo del Tidyverse](https://style.tidyverse.org/syntax.html) que va a simplificar mucho la lectura del código y la usabilidad de la librería 18 | 19 | 20 | # Nombres de Funciones 21 | 22 | Para mantener la cohesión interna de la librería, decidimos el siguiente esquema de nombres para funciones: 23 | 24 | - Las mismas deben ser escritas en inglés, al igual que los parametros que utilicen. 25 | - funciones que descargan datos `get_`{microdata | poverty_lines} 26 | - funciones que calculan cosas `calculate_`{poverty | tabulates} 27 | - funciones que organizan los datos `organize_` {labels | panels} 28 | - funciones que estiman cosas `estimate_{confint}` 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/LICENSE-text.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | Licencia • eph 12 | 13 | 14 |
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YEAR: 2019
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91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/LICENSE.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | MIT License • eph 12 | 13 | 14 |
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MIT License

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Copyright (c) 2019 Diego Kozlowski

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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the “Software”), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

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The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.

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THE SOFTWARE IS PROVIDED “AS IS”, WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

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95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/apple-touch-icon-120x120.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/apple-touch-icon-120x120.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/apple-touch-icon-152x152.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/apple-touch-icon-152x152.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/apple-touch-icon-180x180.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/apple-touch-icon-180x180.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/apple-touch-icon-60x60.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/apple-touch-icon-60x60.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/apple-touch-icon-76x76.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/apple-touch-icon-76x76.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/apple-touch-icon.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/apple-touch-icon.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-15-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-15-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-17-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-17-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-18-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-18-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-19-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/eph_files/figure-html/unnamed-chunk-19-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/eph_files/header-attrs-2.9/header-attrs.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | // Pandoc 2.9 adds attributes on both header and div. We remove the former (to 2 | // be compatible with the behavior of Pandoc < 2.8). 3 | document.addEventListener('DOMContentLoaded', function(e) { 4 | var hs = document.querySelectorAll("div.section[class*='level'] > :first-child"); 5 | var i, h, a; 6 | for (i = 0; i < hs.length; i++) { 7 | h = hs[i]; 8 | if (!/^h[1-6]$/i.test(h.tagName)) continue; // it should be a header h1-h6 9 | a = h.attributes; 10 | while (a.length > 0) h.removeAttribute(a[0].name); 11 | } 12 | }); 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-10-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-14-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-15-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-15-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-6-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-8-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/articles/estimacion_pobreza_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/estimacion_pobreza_files/header-attrs-2.9/header-attrs.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | // Pandoc 2.9 adds attributes on both header and div. We remove the former (to 2 | // be compatible with the behavior of Pandoc < 2.8). 3 | document.addEventListener('DOMContentLoaded', function(e) { 4 | var hs = document.querySelectorAll("div.section[class*='level'] > :first-child"); 5 | var i, h, a; 6 | for (i = 0; i < hs.length; i++) { 7 | h = hs[i]; 8 | if (!/^h[1-6]$/i.test(h.tagName)) continue; // it should be a header h1-h6 9 | a = h.attributes; 10 | while (a.length > 0) h.removeAttribute(a[0].name); 11 | } 12 | }); 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/articles/index.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | Artículos • eph 12 | 13 | 14 |
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Articles

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Todos los artículos

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Ejemplo de uso del paquete `eph`
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Estimación de Pobreza e Indigencia
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    '); 51 | }, 52 | 53 | createChildNavList: function($parent) { 54 | var $childList = this.createNavList(); 55 | $parent.append($childList); 56 | return $childList; 57 | }, 58 | 59 | generateNavEl: function(anchor, text) { 60 | var $a = $(''); 61 | $a.attr('href', '#' + anchor); 62 | $a.text(text); 63 | var $li = $('
  • '); 64 | $li.append($a); 65 | return $li; 66 | }, 67 | 68 | generateNavItem: function(headingEl) { 69 | var anchor = this.generateAnchor(headingEl); 70 | var $heading = $(headingEl); 71 | var text = $heading.data('toc-text') || $heading.text(); 72 | return this.generateNavEl(anchor, text); 73 | }, 74 | 75 | // Find the first heading level (`

    `, then `

    `, etc.) that has more than one element. Defaults to 1 (for `

    `). 76 | getTopLevel: function($scope) { 77 | for (var i = 1; i <= 6; i++) { 78 | var $headings = this.findOrFilter($scope, 'h' + i); 79 | if ($headings.length > 1) { 80 | return i; 81 | } 82 | } 83 | 84 | return 1; 85 | }, 86 | 87 | // returns the elements for the top level, and the next below it 88 | getHeadings: function($scope, topLevel) { 89 | var topSelector = 'h' + topLevel; 90 | 91 | var secondaryLevel = topLevel + 1; 92 | var secondarySelector = 'h' + secondaryLevel; 93 | 94 | return this.findOrFilter($scope, topSelector + ',' + secondarySelector); 95 | }, 96 | 97 | getNavLevel: function(el) { 98 | return parseInt(el.tagName.charAt(1), 10); 99 | }, 100 | 101 | populateNav: function($topContext, topLevel, $headings) { 102 | var $context = $topContext; 103 | var $prevNav; 104 | 105 | var helpers = this; 106 | $headings.each(function(i, el) { 107 | var $newNav = helpers.generateNavItem(el); 108 | var navLevel = helpers.getNavLevel(el); 109 | 110 | // determine the proper $context 111 | if (navLevel === topLevel) { 112 | // use top level 113 | $context = $topContext; 114 | } else if ($prevNav && $context === $topContext) { 115 | // create a new level of the tree and switch to it 116 | $context = helpers.createChildNavList($prevNav); 117 | } // else use the current $context 118 | 119 | $context.append($newNav); 120 | 121 | $prevNav = $newNav; 122 | }); 123 | }, 124 | 125 | parseOps: function(arg) { 126 | var opts; 127 | if (arg.jquery) { 128 | opts = { 129 | $nav: arg 130 | }; 131 | } else { 132 | opts = arg; 133 | } 134 | opts.$scope = opts.$scope || $(document.body); 135 | return opts; 136 | } 137 | }, 138 | 139 | // accepts a jQuery object, or an options object 140 | init: function(opts) { 141 | opts = this.helpers.parseOps(opts); 142 | 143 | // ensure that the data attribute is in place for styling 144 | opts.$nav.attr('data-toggle', 'toc'); 145 | 146 | var $topContext = this.helpers.createChildNavList(opts.$nav); 147 | var topLevel = this.helpers.getTopLevel(opts.$scope); 148 | var $headings = this.helpers.getHeadings(opts.$scope, topLevel); 149 | this.helpers.populateNav($topContext, topLevel, $headings); 150 | } 151 | }; 152 | 153 | $(function() { 154 | $('nav[data-toggle="toc"]').each(function(i, el) { 155 | var $nav = $(el); 156 | Toc.init($nav); 157 | }); 158 | }); 159 | })(); 160 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/docsearch.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | $(function() { 2 | 3 | // register a handler to move the focus to the search bar 4 | // upon pressing shift + "/" (i.e. "?") 5 | $(document).on('keydown', function(e) { 6 | if (e.shiftKey && e.keyCode == 191) { 7 | e.preventDefault(); 8 | $("#search-input").focus(); 9 | } 10 | }); 11 | 12 | $(document).ready(function() { 13 | // do keyword highlighting 14 | /* modified from https://jsfiddle.net/julmot/bL6bb5oo/ */ 15 | var mark = function() { 16 | 17 | var referrer = document.URL ; 18 | var paramKey = "q" ; 19 | 20 | if (referrer.indexOf("?") !== -1) { 21 | var qs = referrer.substr(referrer.indexOf('?') + 1); 22 | var qs_noanchor = qs.split('#')[0]; 23 | var qsa = qs_noanchor.split('&'); 24 | var keyword = ""; 25 | 26 | for (var i = 0; i < qsa.length; i++) { 27 | var currentParam = qsa[i].split('='); 28 | 29 | if (currentParam.length !== 2) { 30 | continue; 31 | } 32 | 33 | if (currentParam[0] == paramKey) { 34 | keyword = decodeURIComponent(currentParam[1].replace(/\+/g, "%20")); 35 | } 36 | } 37 | 38 | if (keyword !== "") { 39 | $(".contents").unmark({ 40 | done: function() { 41 | $(".contents").mark(keyword); 42 | } 43 | }); 44 | } 45 | } 46 | }; 47 | 48 | mark(); 49 | }); 50 | }); 51 | 52 | /* Search term highlighting ------------------------------*/ 53 | 54 | function matchedWords(hit) { 55 | var words = []; 56 | 57 | var hierarchy = hit._highlightResult.hierarchy; 58 | // loop to fetch from lvl0, lvl1, etc. 59 | for (var idx in hierarchy) { 60 | words = words.concat(hierarchy[idx].matchedWords); 61 | } 62 | 63 | var content = hit._highlightResult.content; 64 | if (content) { 65 | words = words.concat(content.matchedWords); 66 | } 67 | 68 | // return unique words 69 | var words_uniq = [...new Set(words)]; 70 | return words_uniq; 71 | } 72 | 73 | function updateHitURL(hit) { 74 | 75 | var words = matchedWords(hit); 76 | var url = ""; 77 | 78 | if (hit.anchor) { 79 | url = hit.url_without_anchor + '?q=' + escape(words.join(" ")) + '#' + hit.anchor; 80 | } else { 81 | url = hit.url + '?q=' + escape(words.join(" ")); 82 | } 83 | 84 | return url; 85 | } 86 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/favicon-16x16.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/favicon-16x16.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/favicon-32x32.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/favicon-32x32.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/favicon.ico: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/favicon.ico -------------------------------------------------------------------------------- /docs/link.svg: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 5 | 8 | 12 | 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/logo.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/logo.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/pkgdown.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | /* http://gregfranko.com/blog/jquery-best-practices/ */ 2 | (function($) { 3 | $(function() { 4 | 5 | $('.navbar-fixed-top').headroom(); 6 | 7 | $('body').css('padding-top', $('.navbar').height() + 10); 8 | $(window).resize(function(){ 9 | $('body').css('padding-top', $('.navbar').height() + 10); 10 | }); 11 | 12 | $('[data-toggle="tooltip"]').tooltip(); 13 | 14 | var cur_path = paths(location.pathname); 15 | var links = $("#navbar ul li a"); 16 | var max_length = -1; 17 | var pos = -1; 18 | for (var i = 0; i < links.length; i++) { 19 | if (links[i].getAttribute("href") === "#") 20 | continue; 21 | // Ignore external links 22 | if (links[i].host !== location.host) 23 | continue; 24 | 25 | var nav_path = paths(links[i].pathname); 26 | 27 | var length = prefix_length(nav_path, cur_path); 28 | if (length > max_length) { 29 | max_length = length; 30 | pos = i; 31 | } 32 | } 33 | 34 | // Add class to parent
  • , and enclosing
  • if in dropdown 35 | if (pos >= 0) { 36 | var menu_anchor = $(links[pos]); 37 | menu_anchor.parent().addClass("active"); 38 | menu_anchor.closest("li.dropdown").addClass("active"); 39 | } 40 | }); 41 | 42 | function paths(pathname) { 43 | var pieces = pathname.split("/"); 44 | pieces.shift(); // always starts with / 45 | 46 | var end = pieces[pieces.length - 1]; 47 | if (end === "index.html" || end === "") 48 | pieces.pop(); 49 | return(pieces); 50 | } 51 | 52 | // Returns -1 if not found 53 | function prefix_length(needle, haystack) { 54 | if (needle.length > haystack.length) 55 | return(-1); 56 | 57 | // Special case for length-0 haystack, since for loop won't run 58 | if (haystack.length === 0) { 59 | return(needle.length === 0 ? 0 : -1); 60 | } 61 | 62 | for (var i = 0; i < haystack.length; i++) { 63 | if (needle[i] != haystack[i]) 64 | return(i); 65 | } 66 | 67 | return(haystack.length); 68 | } 69 | 70 | /* Clipboard --------------------------*/ 71 | 72 | function changeTooltipMessage(element, msg) { 73 | var tooltipOriginalTitle=element.getAttribute('data-original-title'); 74 | element.setAttribute('data-original-title', msg); 75 | $(element).tooltip('show'); 76 | element.setAttribute('data-original-title', tooltipOriginalTitle); 77 | } 78 | 79 | if(ClipboardJS.isSupported()) { 80 | $(document).ready(function() { 81 | var copyButton = ""; 82 | 83 | $("div.sourceCode").addClass("hasCopyButton"); 84 | 85 | // Insert copy buttons: 86 | $(copyButton).prependTo(".hasCopyButton"); 87 | 88 | // Initialize tooltips: 89 | $('.btn-copy-ex').tooltip({container: 'body'}); 90 | 91 | // Initialize clipboard: 92 | var clipboardBtnCopies = new ClipboardJS('[data-clipboard-copy]', { 93 | text: function(trigger) { 94 | return trigger.parentNode.textContent.replace(/\n#>[^\n]*/g, ""); 95 | } 96 | }); 97 | 98 | clipboardBtnCopies.on('success', function(e) { 99 | changeTooltipMessage(e.trigger, 'Copied!'); 100 | e.clearSelection(); 101 | }); 102 | 103 | clipboardBtnCopies.on('error', function() { 104 | changeTooltipMessage(e.trigger,'Press Ctrl+C or Command+C to copy'); 105 | }); 106 | }); 107 | } 108 | })(window.jQuery || window.$) 109 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/pkgdown.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | pandoc: 3.1.11 2 | pkgdown: 2.0.7 3 | pkgdown_sha: ~ 4 | articles: 5 | eph: eph.html 6 | estimacion_pobreza: estimacion_pobreza.html 7 | last_built: 2024-08-06T16:58Z 8 | urls: 9 | reference: https://rindec.github.io/eph/reference 10 | article: https://rindec.github.io/eph/articles 11 | 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/Rplot001.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/Rplot001.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/eph.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | eph package — eph • eph 12 | 13 | 14 |
    15 |
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    eph package

    66 | Source: R/eph.R 67 | 68 |
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    Caja de Herramientas para el procesamiento de la Encuesta Permanente de Hogares

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    76 |

    Details

    77 |

    See the README on 78 | Github

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    86 | 87 | 88 |
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    Developed by Diego Kozlowski, Pablo Tiscornia, Guido Weksler, Natsumi Shokida, German Rosati, Carolina Pradier.

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    91 | 92 |
    93 |

    Site built with pkgdown 2.0.7.

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    95 | 96 |
    97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/figures/logo.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/figures/logo.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/is_in_github.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | Check if file is in github repo — is_in_github • eph 12 | 13 | 14 |
    15 |
    59 | 60 | 61 | 62 |
    63 |
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    Check if file is in github repo

    66 | Source: R/is_in_github.R 67 | 68 |
    69 | 70 |
    71 |

    Check if file is in github repo

    72 |
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    75 | 
    is_in_github(year = 2018, trimester = NA, type = "individual")
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    Arguments

    80 |
    year
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    el parametro de get_microdata_internal

    82 | 83 | 84 |
    trimester
    85 |

    el parametro de get_microdata_internal

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    type
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    el parametro de get_microdata_internal

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    98 | 99 | 100 |
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    Developed by Diego Kozlowski, Pablo Tiscornia, Guido Weksler, Natsumi Shokida, German Rosati, Carolina Pradier.

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    103 | 104 |
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    Site built with pkgdown 2.0.7.

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    109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/layers-2x.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/layers-2x.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/layers.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/layers.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/marker-icon-2x.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/marker-icon-2x.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/marker-icon.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/marker-icon.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/marker-shadow.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/libs/leaflet-1.3.1/images/marker-shadow.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-providers-plugin-2.0.3/leaflet-providers-plugin.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | LeafletWidget.methods.addProviderTiles = function(provider, layerId, group, options) { 2 | this.layerManager.addLayer(L.tileLayer.provider(provider, options), "tile", layerId, group); 3 | }; 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-providers-plugin-2.1.1/leaflet-providers-plugin.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | LeafletWidget.methods.addProviderTiles = function(provider, layerId, group, options) { 2 | this.layerManager.addLayer(L.tileLayer.provider(provider, options), "tile", layerId, group); 3 | }; 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leaflet-providers-plugin-2.2.0/leaflet-providers-plugin.js: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | LeafletWidget.methods.addProviderTiles = function(provider, layerId, group, options) { 2 | this.layerManager.addLayer(L.tileLayer.provider(provider, options), "tile", layerId, group); 3 | }; 4 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/leafletfix-1.0.0/leafletfix.css: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | /* Work around CSS properties introduced on img by bootstrap */ 2 | img.leaflet-tile { 3 | padding: 0; 4 | margin: 0; 5 | border-radius: 0; 6 | border: none; 7 | } 8 | .leaflet .info { 9 | padding: 6px 8px; 10 | font: 14px/16px Arial, Helvetica, sans-serif; 11 | background: white; 12 | background: rgba(255,255,255,0.8); 13 | box-shadow: 0 0 15px rgba(0,0,0,0.2); 14 | border-radius: 5px; 15 | } 16 | .leaflet .legend { 17 | line-height: 18px; 18 | color: #555; 19 | } 20 | .leaflet .legend svg text { 21 | fill: #555; 22 | } 23 | .leaflet .legend svg line { 24 | stroke: #555; 25 | } 26 | .leaflet .legend i { 27 | width: 18px; 28 | height: 18px; 29 | margin-right: 4px; 30 | opacity: 0.7; 31 | display: inline-block; 32 | vertical-align: top; 33 | /*For IE 7*/ 34 | zoom: 1; 35 | *display: inline; 36 | } 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/rstudio_leaflet-1.3.1/images/1px.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/docs/reference/libs/rstudio_leaflet-1.3.1/images/1px.png -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/libs/rstudio_leaflet-1.3.1/rstudio_leaflet.css: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | .leaflet-tooltip.leaflet-tooltip-text-only, 2 | .leaflet-tooltip.leaflet-tooltip-text-only:before, 3 | .leaflet-tooltip.leaflet-tooltip-text-only:after { 4 | background: none; 5 | border: none; 6 | box-shadow: none; 7 | } 8 | 9 | .leaflet-tooltip.leaflet-tooltip-text-only.leaflet-tooltip-left { 10 | margin-left: 5px; 11 | } 12 | 13 | .leaflet-tooltip.leaflet-tooltip-text-only.leaflet-tooltip-right { 14 | margin-left: -5px; 15 | } 16 | 17 | .leaflet-tooltip:after { 18 | border-right: 6px solid transparent; 19 | /* right: -16px; */ 20 | } 21 | 22 | .leaflet-popup-pane .leaflet-popup-tip-container { 23 | /* when the tooltip container is clicked, it is closed */ 24 | pointer-events: all; 25 | /* tooltips should display the "hand" icon, just like .leaflet-interactive*/ 26 | cursor: pointer; 27 | } 28 | 29 | /* have the widget be displayed in the right 'layer' */ 30 | .leaflet-map-pane { 31 | z-index: auto; 32 | } 33 | 34 | /* Add missing rule from leaflet for img. 35 | This complete existing leaflet.css. 36 | Fix for https://github.com/rstudio/rmarkdown/issues/1949 */ 37 | .leaflet-container .leaflet-right-pane img, 38 | .leaflet-container .leaflet-left-pane img { 39 | max-width: none !important; 40 | max-height: none !important; 41 | } 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/reference/pipe.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | Pipe operator — %>% • eph 12 | 13 | 14 |
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    Pipe operator

    66 | Código: R/utils-pipe.R 67 | 68 |
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    Pipe operator

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    lhs %>% rhs
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    80 | 83 |
    84 | 85 | 86 |
    95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | -------------------------------------------------------------------------------- /docs/sitemap.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | https://rindec.github.io/eph/404.html 5 | 6 | 7 | https://rindec.github.io/eph/LICENSE-text.html 8 | 9 | 10 | https://rindec.github.io/eph/LICENSE.html 11 | 12 | 13 | https://rindec.github.io/eph/articles/eph.html 14 | 15 | 16 | https://rindec.github.io/eph/articles/estimacion_pobreza.html 17 | 18 | 19 | https://rindec.github.io/eph/articles/index.html 20 | 21 | 22 | https://rindec.github.io/eph/authors.html 23 | 24 | 25 | https://rindec.github.io/eph/index.html 26 | 27 | 28 | https://rindec.github.io/eph/news/index.html 29 | 30 | 31 | https://rindec.github.io/eph/reference/CNO.html 32 | 33 | 34 | https://rindec.github.io/eph/reference/adulto_equivalente.html 35 | 36 | 37 | https://rindec.github.io/eph/reference/caes.html 38 | 39 | 40 | https://rindec.github.io/eph/reference/calculate_errors.html 41 | 42 | 43 | https://rindec.github.io/eph/reference/calculate_poverty.html 44 | 45 | 46 | https://rindec.github.io/eph/reference/calculate_tabulates.html 47 | 48 | 49 | https://rindec.github.io/eph/reference/canastas_reg_example.html 50 | 51 | 52 | https://rindec.github.io/eph/reference/centroides_aglomerados.html 53 | 54 | 55 | https://rindec.github.io/eph/reference/diccionario_aglomerados.html 56 | 57 | 58 | https://rindec.github.io/eph/reference/diccionario_regiones.html 59 | 60 | 61 | https://rindec.github.io/eph/reference/eph.html 62 | 63 | 64 | https://rindec.github.io/eph/reference/errores_muestrales.html 65 | 66 | 67 | https://rindec.github.io/eph/reference/get_eahu.html 68 | 69 | 70 | https://rindec.github.io/eph/reference/get_microdata.html 71 | 72 | 73 | https://rindec.github.io/eph/reference/get_microdata_internal.html 74 | 75 | 76 | https://rindec.github.io/eph/reference/get_poverty_lines.html 77 | 78 | 79 | https://rindec.github.io/eph/reference/get_total_urbano.html 80 | 81 | 82 | https://rindec.github.io/eph/reference/index.html 83 | 84 | 85 | https://rindec.github.io/eph/reference/is_in_github.html 86 | 87 | 88 | https://rindec.github.io/eph/reference/map_agglomerates.html 89 | 90 | 91 | https://rindec.github.io/eph/reference/map_aglomerados.html 92 | 93 | 94 | https://rindec.github.io/eph/reference/organize_caes.html 95 | 96 | 97 | https://rindec.github.io/eph/reference/organize_cno.html 98 | 99 | 100 | https://rindec.github.io/eph/reference/organize_labels.html 101 | 102 | 103 | https://rindec.github.io/eph/reference/organize_ocupations.html 104 | 105 | 106 | https://rindec.github.io/eph/reference/organize_panels.html 107 | 108 | 109 | https://rindec.github.io/eph/reference/pipe.html 110 | 111 | 112 | https://rindec.github.io/eph/reference/toybase_hogar_2016_04.html 113 | 114 | 115 | https://rindec.github.io/eph/reference/toybase_individual_2016_03.html 116 | 117 | 118 | https://rindec.github.io/eph/reference/toybase_individual_2016_04.html 119 | 120 | 121 | -------------------------------------------------------------------------------- /eph.Rproj: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | Version: 1.0 2 | 3 | RestoreWorkspace: No 4 | SaveWorkspace: No 5 | AlwaysSaveHistory: No 6 | 7 | EnableCodeIndexing: Yes 8 | UseSpacesForTab: Yes 9 | NumSpacesForTab: 2 10 | Encoding: UTF-8 11 | 12 | RnwWeave: Sweave 13 | LaTeX: pdfLaTeX 14 | 15 | AutoAppendNewline: Yes 16 | StripTrailingWhitespace: Yes 17 | 18 | BuildType: Package 19 | PackageUseDevtools: Yes 20 | PackageInstallArgs: --no-multiarch --with-keep.source 21 | PackageRoxygenize: rd,collate,namespace 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /inst/CITATION: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | citHeader("Para citar el paquete eph puedes usar:") 2 | 3 | bibentry( 4 | bibtype = "Manual", 5 | key = 'kozlowski2020', 6 | title = "eph: Argentina's Permanent Household Survey Data and Manipulation Utilities", 7 | author = "Diego Kozlowski, Pablo Tiscornia, Guido Weksler, German Rosati and Natsumi Shokida", 8 | year = 2020, 9 | DOI = "10.5281/zenodo.3462677", 10 | 11 | url = "https://github.com/ropensci/eph", 12 | textVersion = paste( 13 | "Diego Kozlowski, Pablo Tiscornia, Guido Weksler, German Rosati and Natsumi Shokida (2020). 14 | eph: Argentina's Permanent Household Survey Data and Manipulation Utilities. R package 15 | version https://doi.org/10.5281/zenodo.3462677" 16 | 17 | ) 18 | ) 19 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/CNO.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/CNO.R 3 | \docType{data} 4 | \name{CNO} 5 | \alias{CNO} 6 | \title{Categorias de las 4 dimensiones del Clasificador Nacional de Ocupaciones 2001.} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 63 filas y 4 variables 9 | 10 | \describe{ 11 | \item{digit}{digito para identificar la dimension del CNO} 12 | \item{value}{valor que toma cada categoria dentro de una dimension} 13 | \item{label}{nombre de la categoria propia a una dimension} 14 | \item{variable}{nombre de la dimension del CNO} 15 | 16 | } 17 | } 18 | \usage{ 19 | CNO 20 | } 21 | \description{ 22 | Categorias de las 4 dimensiones del Clasificador Nacional de Ocupaciones 2001. 23 | } 24 | \keyword{datasets} 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/adulto_equivalente.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/adulto_equivalente.R 3 | \docType{data} 4 | \name{adulto_equivalente} 5 | \alias{adulto_equivalente} 6 | \title{Tabla de valores de adulto equivalente segun sexo y edad} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 222 filas y 3 variables 9 | 10 | \describe{ 11 | \item{CH04}{sexo} 12 | \item{CH06}{edad} 13 | \item{adequi}{unidades de adulto equivalente} 14 | 15 | } 16 | } 17 | \usage{ 18 | adulto_equivalente 19 | } 20 | \description{ 21 | Tabla de valores de adulto equivalente segun sexo y edad 22 | } 23 | \details{ 24 | De acuerdo con la metodologia de [INDEC](https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/sociedad/preguntas_frecuentes_cba_cbt.pdf): 25 | 26 | "Para identificar la unidad consumidora de referencia, o adulto equivalente, se analizo en que grupo de edad se ubicaba la mayor concentracion de poblacion activa, y fue la categoria de hombres de 30 a 60 anios de edad la que presentaba el mayor peso relativo dentro del conjunto total de la poblacion de referencia. Por este motivo se considero como adulto equivalente al hombre de 30 a 60 anios con un estilo de vida moderadamente activo y no otro grupo poblacional." 27 | } 28 | \keyword{datasets} 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/caes.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/caes.R 3 | \docType{data} 4 | \name{caes} 5 | \alias{caes} 6 | \title{Categorias del Clasificador de Actividades Economicas para encuestas Sociodemograficas} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 140 filas y 8 variables: 9 | \describe{ 10 | \item{caes_version}{(character) Version del CAES utilizada} 11 | \item{PP04B_COD}{(character) Codigo clase CAES. 4 digitos (nivel 3) Variable que aparece en microdatos EPH} 12 | \item{PP04B_label}{(character) Etiqueta clase CAES} 13 | \item{caes_seccion_cod}{(character) Codigo seccion CAES. 2 digitos (nivel 2)} 14 | \item{caes_seccion_label}{(character) Etiqueta seccion CAES} 15 | \item{caes_division_cod}{(character) Codigo division CAES. Letra (nivel 1)} 16 | \item{caes_division_label}{(character) Etiqueta division CAES} 17 | \item{caes_eph_cod}{(character) Codigo reagrupamiento de CAES utilizado por EPH (nivel 1)} 18 | \item{caes_eph_label}{(factor) Etiqueta reagrupamiento de CAES utilizado por EPH (nivel 1)} 19 | } 20 | } 21 | \usage{ 22 | caes 23 | } 24 | \description{ 25 | Base con codigos y etiquetas del Clasificador de actividades economicas para encuestas sociodemograficas. 26 | CAES Mercosur 1.0 - Actualizacion 2018. 27 | Basado en https://bit.ly/notas-explicativas-CAES-v2018 y 28 | https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/clasificadores/caes_v2018.xls, 29 | obtenidos de 30 | https://www.indec.gob.ar/indec/web/Institucional-Indec-Clasificadores 31 | } 32 | \keyword{datasets} 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/calculate_errors.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/calculate_errors.R 3 | \name{calculate_errors} 4 | \alias{calculate_errors} 5 | \title{Calculo del desvio estandar y el coeficiente de variacion} 6 | \usage{ 7 | calculate_errors( 8 | value, 9 | codigo_aglo = "Total", 10 | periodo_eph = "2014.03", 11 | measure = "cv" 12 | ) 13 | } 14 | \arguments{ 15 | \item{value}{Vector numerico de las estimaciones de poblacion para las 16 | que se desea hallar el desvio estandar o el coeficiente de variacion.} 17 | 18 | \item{codigo_aglo}{default = "Total". String con el codigo numerico del aglomerado al que 19 | pertenecen las estimaciones. "Total" para trabajar estimaciones del conjunto de 31 aglomerados urbanos.} 20 | 21 | \item{periodo_eph}{default = "2014.03". String indicando el periodo al que corresponde la EPH. "2014.03" para 22 | obtener los errores muestrales correspondientes al tercer trimestre de 2014 en adelante. "2003.03_2014.02" 23 | para los errores muestrales del tercer trimestre del 2003 al segundo trimestre del 2014.} 24 | 25 | \item{measure}{default = "cv". String indicando la medida que se desea obtener. "cv" para obtener el coeficiente de variacion 26 | correspondiente a las estimaciones o "ds" para obtener el desvio estandar.} 27 | } 28 | \value{ 29 | Devuelve la estimacion de un total poblacional agregando el desvio estandar o el coeficiente de variacion correspondiente segun las tablas de error muestral de INDEC para EPH continua a partir del segundo trimestre 2003 30 | } 31 | \description{ 32 | Asigna a una estimacion de un total poblacional el desvio estandar o el coeficiente de variacion 33 | correspondiente segun las tablas de error muestral de INDEC para EPH continua 34 | a partir del segundo trimestre 2003. 35 | (Ver `errores_muestrales`) 36 | } 37 | \details{ 38 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 39 | } 40 | \examples{ 41 | 42 | tabla <- eph::toybase_individual_2016_03 \%>\% 43 | eph::organize_labels() \%>\% 44 | dplyr::filter(AGLOMERADO == 32) \%>\% 45 | eph::calculate_tabulates( 46 | x = "CH03", 47 | weights = "PONDERA", 48 | add.totals = "row" 49 | ) 50 | tabla \%>\% 51 | dplyr::mutate(ds = calculate_errors(Freq, 52 | codigo_aglo = "32", 53 | periodo_eph = "2014.03", measure = "ds" 54 | )) 55 | 56 | } 57 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/calculate_poverty.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/calculate_poverty.R 3 | \name{calculate_poverty} 4 | \alias{calculate_poverty} 5 | \title{Calculo de Pobreza e Indigencia} 6 | \usage{ 7 | calculate_poverty( 8 | base, 9 | basket, 10 | print_summary = TRUE, 11 | window = "quarter", 12 | group_vars = c() 13 | ) 14 | } 15 | \arguments{ 16 | \item{base}{Base individual de uno o mas periodos} 17 | 18 | \item{basket}{canasta basica alimentaria y total, con la estructura de la canasta de ejemplo (ver `canastas_reg_example`)} 19 | 20 | \item{print_summary}{default = TRUE. Opcion para imprimir las tasas de pobreza e indigencia (proporcion de individuos)} 21 | 22 | \item{window}{default = "quarter". Opcion para cambiar el lapso del calculo que se imprime en consola. 23 | "quarter" (para estimacion trimestral) o "semester" (estimacion semestral)} 24 | 25 | \item{group_vars}{Opcion para agregar variables agrupadoras para el calculo que se imprime en consola.} 26 | } 27 | \value{ 28 | Devuelve la base agregando informacion respecto a la situacion de cada hogar en terminos de sus ingresos: indigente, pobre o no pobre (a estos fines, se agregan 5 columnas nuevas). 29 | } 30 | \description{ 31 | Funcion para calcular la pobreza e indigencia siguiendo la metodologia de linea. 32 | } 33 | \details{ 34 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 35 | } 36 | \examples{ 37 | 38 | bases <- dplyr::bind_rows( 39 | toybase_individual_2016_03, 40 | toybase_individual_2016_04 41 | ) 42 | 43 | base_pobreza <- calculate_poverty( 44 | base = bases, 45 | basket = canastas_reg_example, 46 | print_summary = TRUE, 47 | group_vars = c(CH04, NIVEL_ED), 48 | window = "semestral" 49 | ) 50 | 51 | } 52 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/calculate_tabulates.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/calculate_tabulates.R 3 | \name{calculate_tabulates} 4 | \alias{calculate_tabulates} 5 | \title{Tabulado con ponderacion} 6 | \usage{ 7 | calculate_tabulates( 8 | base, 9 | x, 10 | y = NULL, 11 | weights = NULL, 12 | affix_sign = FALSE, 13 | digits = 1, 14 | add.totals = "none", 15 | add.percentage = "none" 16 | ) 17 | } 18 | \arguments{ 19 | \item{base}{Dataframe} 20 | 21 | \item{x}{string con el nombre de la variable a tabular} 22 | 23 | \item{y}{otro string (opcional) con el nombre de una segunda variable, para una tabla de doble entrada. Tiene que ser de igual largo que x} 24 | 25 | \item{weights}{string con el nombre de la variable con los pesos de pesos, tiene que ser de igual largo que x} 26 | 27 | \item{affix_sign}{si es TRUE agrega el signo \% al final} 28 | 29 | \item{digits}{numero de digitos significativos} 30 | 31 | \item{add.totals}{toma los valores c('none','row','col','both'), para agregar totales por fila, columna o ambos} 32 | 33 | \item{add.percentage}{toma los valores c('none','row','col'), para agregar porcentajes por fila y columna} 34 | } 35 | \value{ 36 | Devuelve un tabulado uni o bivariado con ponderacion, totales parciales y porcentajes. 37 | } 38 | \description{ 39 | Funcion para crear tabulados uni o bivariados con ponderacion, totales parciales y porcentajes. 40 | } 41 | \examples{ 42 | 43 | 44 | ### Tabla simple ### 45 | 46 | calculate_tabulates( 47 | base = toybase_individual_2016_04, 48 | x = "REGION", y = "CH04", 49 | weights = "PONDERA" 50 | ) 51 | 52 | ### Totales por fila ### 53 | 54 | calculate_tabulates( 55 | base = toybase_individual_2016_04, 56 | x = "REGION", y = "CH04", 57 | weights = "PONDERA", add.totals = "row" 58 | ) 59 | 60 | ### Totales por columna ### 61 | 62 | calculate_tabulates( 63 | base = toybase_individual_2016_04, 64 | x = "REGION", y = "CH04", 65 | weights = "PONDERA", add.totals = "col" 66 | ) 67 | 68 | ### Porcentajes por fila ### 69 | 70 | calculate_tabulates( 71 | base = toybase_individual_2016_04, 72 | x = "REGION", y = "CH04", 73 | weights = "PONDERA", add.percentage = "row" 74 | ) 75 | 76 | } 77 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/canastas_reg_example.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/canastas_reg_example.R 3 | \docType{data} 4 | \name{canastas_reg_example} 5 | \alias{canastas_reg_example} 6 | \title{Canastas Basicas Alimentarias y Canastas Basicas Totales segun region y trimestre} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 12 filas y 5 variables 9 | 10 | \describe{ 11 | \item{region}{Nombre de region} 12 | \item{periodo}{Anio.trimestre} 13 | \item{CBA}{canasta basica alimentaria} 14 | \item{CBT}{inversa del coeficiente de engels} 15 | \item{codigo}{codigo de region} 16 | ... 17 | } 18 | } 19 | \usage{ 20 | canastas_reg_example 21 | } 22 | \description{ 23 | Esta base tiene el formato necesario para el calculo de pobreza 24 | } 25 | \keyword{datasets} 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/centroides_aglomerados.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/centroides_aglomerados.R 3 | \docType{data} 4 | \name{centroides_aglomerados} 5 | \alias{centroides_aglomerados} 6 | \title{Tabla de centroides de los aglomerados} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 32 filas y 4 variables: 9 | \describe{ 10 | \item{AGLOMERADO}{(Factor) Codigo de aglomerado EPH} 11 | \item{nombre_aglomerado}{(Factor) Nombre del aglomerado EPH} 12 | \item{lat}{Latitud del aglomerado EPH} 13 | \item{lon}{Longitud del aglomerado EPH} 14 | } 15 | } 16 | \usage{ 17 | centroides_aglomerados 18 | } 19 | \description{ 20 | Base con centroides de los aglomerados de EPH. 21 | Basado en https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-1-39-120 22 | } 23 | \keyword{datasets} 24 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/diccionario_aglomerados.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/diccionario_aglomerados.R 3 | \docType{data} 4 | \name{diccionario_aglomerados} 5 | \alias{diccionario_aglomerados} 6 | \title{Diccionario de aglomerados segun diseno de registro de la EPH} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 32 filas y 2 variables 9 | 10 | \describe{ 11 | \item{codigo}{Codigo de aglomerado} 12 | \item{aglo}{Nombre del aglomerado} 13 | 14 | } 15 | } 16 | \usage{ 17 | diccionario_aglomerados 18 | } 19 | \description{ 20 | Diccionario de aglomerados segun diseno de registro de la EPH 21 | } 22 | \keyword{datasets} 23 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/diccionario_regiones.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/diccionario_regiones.R 3 | \docType{data} 4 | \name{diccionario_regiones} 5 | \alias{diccionario_regiones} 6 | \title{Diccionario de regiones segun diseno de registro de la EPH} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 6 filas y 2 variables 9 | 10 | \describe{ 11 | \item{codigo}{Codigo de region} 12 | \item{region}{Nombre de region} 13 | 14 | } 15 | } 16 | \usage{ 17 | diccionario_regiones 18 | } 19 | \description{ 20 | Diccionario de regiones segun diseno de registro de la EPH 21 | } 22 | \keyword{datasets} 23 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/errores_muestrales.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/errores_muestrales.R 3 | \docType{data} 4 | \name{errores_muestrales} 5 | \alias{errores_muestrales} 6 | \title{Tabla con los errores muestrales para estimaciones de poblacion} 7 | \format{ 8 | Un data frame con 1687 filas y 5 variables: 9 | \describe{ 10 | \item{\code{codigo}}{character ---String con codigo numerico de los 31 aglomerados, "Gran Buenos Aires" 11 | (solo para 2003.03 a 2014.02), o con "Total" para el conjunto de los 31 aglomerados---} 12 | \item{\code{aglomerado}}{character ---String con el nombre del aglomerado---} 13 | \item{\code{periodo}}{character ---String indicando el periodo de EPH que corresponde, "2014.03" 14 | para datos de EPH a partir del tercer trimestre 2014, o "2003.03_2014.02" para datos anteriores---} 15 | \item{\code{x}}{double ---Estimacion de poblacion para la cual se desea conocer el error muestral---} 16 | \item{\code{ds}}{double ---Desvio Estandar correspondiente a la estimacion de poblacion en el aglomerado---} 17 | \item{\code{cv}}{double ---Coeficiente de Variacion correspondiente a la estimacion de poblacion en el aglomerado---} 18 | } 19 | } 20 | \usage{ 21 | errores_muestrales 22 | } 23 | \description{ 24 | Base con los errores muestrales para estimaciones de poblacion en los aglomerados urbanos 25 | para la EPH continua desde 2003 segundo trimestre segun documentacion de INDEC: 26 | https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_errores_muestreo_3t2014.pdf 27 | https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eph/EPH_errores_muestreo.pdf 28 | } 29 | \keyword{datasets} 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/figures/logo.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/man/figures/logo.png -------------------------------------------------------------------------------- /man/get_eahu.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/get_eahu.R 3 | \name{get_eahu} 4 | \alias{get_eahu} 5 | \title{Descarga de Bases de la Encuesta anual de hogares urbanos} 6 | \usage{ 7 | get_eahu(year = 2010, type = "individual", vars = "all", destfile = NULL) 8 | } 9 | \arguments{ 10 | \item{year}{un integer o vector de integers entre 2010 y 2014} 11 | 12 | \item{type}{tipo de base a descargar: 'individual' ; 'hogar'} 13 | 14 | \item{vars}{opcional: un vector de characters. variables a seleccionar. Default = 'all' trae todas las variables} 15 | 16 | \item{destfile}{opcional: un string con la direccion de un archivo .RDS. Si se ingresa un path a un archivo que no existe, se descarga 17 | el archivo y se graba en esa direccion. Si existe un archivo en ese path, se lee el archivo.} 18 | } 19 | \value{ 20 | Devuelve la o las bases de la EAHU solicitadas 21 | } 22 | \description{ 23 | Funcion que descarga bases de la Encuesta anual de hogares urbanos del INDEC entre 2010 y 2014 24 | } 25 | \details{ 26 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 27 | } 28 | \examples{ 29 | \dontrun{ 30 | base_individual <- get_eahu( 31 | year = 2010, 32 | type = "individual", 33 | vars = c("SUBDOMINIO", "PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 34 | ) 35 | } 36 | 37 | } 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/get_microdata.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/get_microdata.R 3 | \name{get_microdata} 4 | \alias{get_microdata} 5 | \title{Descarga de Bases de EPH} 6 | \usage{ 7 | get_microdata( 8 | year = 2018, 9 | period = 1, 10 | type = "individual", 11 | vars = "all", 12 | destfile = NULL, 13 | ... 14 | ) 15 | } 16 | \arguments{ 17 | \item{year}{un integer o vector de integers a partir de 2003} 18 | 19 | \item{period}{un integer o vector de integers con el numero de trimestre u onda: 1,2,3,4, para la EPH continua, y 1 o 2, para la EPH puntual} 20 | 21 | \item{type}{un character o vector de characters con el tipo de base a descargar: 'individual'; 'hogar', default individual} 22 | 23 | \item{vars}{opcional: un vector de characters. variables a seleccionar. Default='all' trae todas las variables} 24 | 25 | \item{destfile}{opcional: un string con la direccion de un archivo .RDS. Si se ingresa un path a un archivo que no existe, se descarga 26 | el archivo y se graba en esa direccion. Si existe un archivo en ese path, se lee el archivo.} 27 | 28 | \item{...}{asegura el funcionamiento de la funcion en su version anterior con los parametros wave o trimester} 29 | } 30 | \value{ 31 | Devuelve la o las bases de la EPH solicitadas 32 | } 33 | \description{ 34 | Funcion que descarga bases de la Encuesta Permanente de Hogares del INDEC a partir de 1996 35 | } 36 | \details{ 37 | Las bases de la EPH puntual utilizan el parametro period para referirse a las ondas. 38 | Su alcance es entre la onda 1 de 1996 y la onda 1 de 2003. 39 | 40 | Las bases de la EPH continua utilizan el parametro period para referirse a los trimestres. 41 | Su alcance es entre tercer trimestre de 2003 a la actualidad 42 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 43 | } 44 | \examples{ 45 | 46 | base_individual <- get_microdata( 47 | year = 2018:2019, 48 | period = 1, 49 | type = "individual", 50 | vars = c("PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP") 51 | ) 52 | 53 | } 54 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/get_poverty_lines.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/get_poverty_lines.R 3 | \name{get_poverty_lines} 4 | \alias{get_poverty_lines} 5 | \title{Descarga de canasta basica alimentaria y canasta basica total} 6 | \usage{ 7 | get_poverty_lines(regional = FALSE) 8 | } 9 | \arguments{ 10 | \item{regional}{booleano, default = FALSE. Si es TRUE, descarga los datos de canastas regionales 11 | que se utilizan para el calculo de pobreza. Si es FALSE, descarga la serie de GBA 12 | provista por indec en https://www.indec.gob.ar/indec/web/Nivel4-Tema-4-43-149} 13 | } 14 | \value{ 15 | Devuelve una tabla con la CBA y CBT a partir de abril 2016 16 | } 17 | \description{ 18 | Funcion que descarga la CBA y CBT a partir de abril 2016 19 | } 20 | \details{ 21 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 22 | } 23 | \examples{ 24 | 25 | canasta <- get_poverty_lines(regional = TRUE) 26 | canasta 27 | 28 | } 29 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/get_total_urbano.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/get_total_urbano.R 3 | \name{get_total_urbano} 4 | \alias{get_total_urbano} 5 | \title{Descarga de Bases de EPH total urbano} 6 | \usage{ 7 | get_total_urbano( 8 | year = 2016, 9 | type = "individual", 10 | vars = "all", 11 | destfile = NULL 12 | ) 13 | } 14 | \arguments{ 15 | \item{year}{un integer o vector de integers a partir de 2016} 16 | 17 | \item{type}{tipo de base a descargar: 'individual' ; 'hogar'} 18 | 19 | \item{vars}{opcional: un vector de characters. variables a seleccionar. Default = 'all' trae todas las variables} 20 | 21 | \item{destfile}{opcional: un string con la direccion de un archivo .RDS. Si se ingresa un path a un archivo que no existe, se descarga 22 | el archivo y se graba en esa direccion. Si existe un archivo en ese path, se lee el archivo.} 23 | } 24 | \value{ 25 | Devuelve la o las bases de la EPH total urbano solicitadas 26 | } 27 | \description{ 28 | Funcion que descarga bases de la Encuesta Permanente de Hogares total urbano del INDEC a partir de 2016 29 | } 30 | \details{ 31 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 32 | } 33 | \examples{ 34 | \dontrun{ 35 | base_individual <- get_total_urbano( 36 | year = 2016, 37 | type = "hogar", 38 | vars = c("PONDERA", "IV1", "IV2") 39 | ) 40 | } 41 | 42 | } 43 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/map_agglomerates.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/map_agglomerates.R 3 | \name{map_agglomerates} 4 | \alias{map_agglomerates} 5 | \title{Mapa de indicadores por aglomerado} 6 | \usage{ 7 | map_agglomerates( 8 | .data, 9 | agglomerates, 10 | indicator, 11 | alpha = 0.75, 12 | palette = "viridis" 13 | ) 14 | } 15 | \arguments{ 16 | \item{.data}{Dataframe con los datos} 17 | 18 | \item{agglomerates}{Variable con los codigos de aglomerados} 19 | 20 | \item{indicator}{Variable con los indicadores} 21 | 22 | \item{alpha}{Opacidad de los puntos} 23 | 24 | \item{palette}{Paleta de colores a utilizar, incluye "viridis", "magma", "inferno", or "plasma". Para mas opciones, ver \link[leaflet]{colorNumeric}} 25 | } 26 | \value{ 27 | Devuelve un mapa de indicadores por aglomerado 28 | } 29 | \description{ 30 | Mapa de indicadores por aglomerado 31 | } 32 | \examples{ 33 | 34 | toybase_individual_2016_04 \%>\% 35 | dplyr::group_by(AGLOMERADO) \%>\% 36 | dplyr::summarise(tasa_actividad = sum(PONDERA[ESTADO == 1]) / sum(PONDERA)) \%>\% 37 | map_agglomerates( 38 | agglomerates = AGLOMERADO, 39 | indicator = tasa_actividad 40 | ) 41 | } 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/organize_caes.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/organize_caes.R 3 | \name{organize_caes} 4 | \alias{organize_caes} 5 | \title{Clasificador de Actividades} 6 | \usage{ 7 | organize_caes(base) 8 | } 9 | \arguments{ 10 | \item{base}{Base individual de uno o mas periodos} 11 | } 12 | \value{ 13 | Devuelve la base con 8 columnas nuevas (ver `caes`) 14 | } 15 | \description{ 16 | Funcion para clasificar las actividades economicas segun el 17 | Clasificador de actividades economicas para encuestas sociodemograficas. 18 | CAES Mercosur 1.0 y CAES Mercosur. 19 | Basado en https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/clasificadores/notas_explicativas_caes_v2018.pdf 20 | } 21 | \details{ 22 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 23 | 24 | No olvides contemplar los cambios en la codificacion y categorias de las distintas versiones del clasificador CAES para la elaboracion de series de largo plazo. 25 | } 26 | \examples{ 27 | bases <- dplyr::bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 28 | bases_clasificadas <- organize_caes(base = bases) 29 | 30 | } 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/organize_cno.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/organize_cno.R 3 | \name{organize_cno} 4 | \alias{organize_cno} 5 | \title{Clasificador de Ocupaciones} 6 | \usage{ 7 | organize_cno(base) 8 | } 9 | \arguments{ 10 | \item{base}{Base individual de uno o mas periodos} 11 | } 12 | \value{ 13 | Devuelve la base con 4 columnas nuevas (que indican la informacion correspondiente al Clasificador Nacional de Ocupaciones) 14 | } 15 | \description{ 16 | Funcion para clasificar las ocupaciones segun las 4 dimensiones del Clasificador Nacional de Ocupaciones 17 | (CNO 2001) 18 | } 19 | \details{ 20 | Importante: Verificar que el clasificador CNO 2001 sea compatible con la base que estes utilizando. 21 | 22 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 23 | } 24 | \examples{ 25 | 26 | 27 | bases <- dplyr::bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 28 | bases_clasificadas <- organize_cno(base = bases) 29 | 30 | } 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/organize_labels.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/organize_labels.R 3 | \name{organize_labels} 4 | \alias{organize_labels} 5 | \title{Funcion para etiquetar las bases de la Encuesta Permanente de Hogares.} 6 | \usage{ 7 | organize_labels(df, type = "individual") 8 | } 9 | \arguments{ 10 | \item{df}{type de microdatos de la EPH} 11 | 12 | \item{type}{(string) aclaracion sobre si la base a etiquetar es de tipo 'individual' u 'hogar'} 13 | } 14 | \value{ 15 | Devuelve la base con sus variables etiquetadas de acuerdo con el disenio de registro de la EPH (no renombra los valores o nombres de las columnas, agrega etiquetas con esta información) 16 | } 17 | \description{ 18 | Funcion para etiquetar las bases de la Encuesta Permanente de Hogares. 19 | } 20 | \details{ 21 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 22 | } 23 | \examples{ 24 | df <- organize_labels(toybase_individual_2016_04, type = "individual") 25 | } 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/organize_panels.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/organize_panels.R 3 | \name{organize_panels} 4 | \alias{organize_panels} 5 | \title{Pool de Datos en Panel - Base Individudal EPH continua} 6 | \usage{ 7 | organize_panels(bases, variables, window = "anual") 8 | } 9 | \arguments{ 10 | \item{bases}{Lista de bases de microdatos a utilizar para armar el pool de datos} 11 | 12 | \item{variables}{Vector con nombres de las variables de interes} 13 | 14 | \item{window}{Especificar distancia temporal entre las observaciones. anual o trimestral} 15 | } 16 | \value{ 17 | Devuelve el pool de datos de panel 18 | } 19 | \description{ 20 | Permite armar un pool de datos en panel de la EPH continua a partir 21 | de especificar una serie consecutiva de bases, variables y el largo de la ventana -window- de observacion 22 | } 23 | \details{ 24 | disclaimer: El script no es un producto oficial de INDEC. 25 | } 26 | \examples{ 27 | 28 | lista_bases <- list(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 29 | pool_trimestral <- organize_panels( 30 | bases = lista_bases, 31 | variables = c("P21", "ESTADO"), 32 | window = "trimestral" 33 | ) 34 | } 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /man/pipe.Rd: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | % Generated by roxygen2: do not edit by hand 2 | % Please edit documentation in R/utils-pipe.R 3 | \name{\%>\%} 4 | \alias{\%>\%} 5 | \title{Pipe operator} 6 | \usage{ 7 | lhs \%>\% rhs 8 | } 9 | \description{ 10 | Pipe operator 11 | } 12 | \keyword{internal} 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/_pkgdown.yml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | url: https://rindec.github.io/eph/ 2 | 3 | lang: es 4 | 5 | home: 6 | title: Paquete de herramientas para la Encuesta Permanente de Hogares 7 | 8 | authors: 9 | Diego Kozlowski: 10 | href: "https://github.com/DiegoKoz" 11 | Pablo Tiscornia: 12 | href: "https://github.com/pablotis" 13 | Guido Weksler: 14 | href: "https://github.com/Guidowe" 15 | Natsumi Shokida: 16 | href: "https://github.com/natsushok" 17 | German Rosati: 18 | href: "https://github.com/gefero" 19 | Carolina Pradier: 20 | href: "https://github.com/caropradier" 21 | Juan Gabriel Juara: 22 | href: "https://github.com/jgjuara" 23 | 24 | destination: docs 25 | 26 | toc: 27 | depth: 2 28 | template: 29 | params: 30 | bootswatch: united 31 | ganalytics: UA-122515754-3 32 | navbar: 33 | type: inverse 34 | 35 | 36 | reference: 37 | - title: Descarga y recodificación 38 | desc: Funciones para descargar los datos de la encuesta y recodificar sus variables. 39 | contents: 40 | - get_microdata 41 | - starts_with("organize") 42 | - get_total_urbano 43 | - get_eahu 44 | - title: Tablas auxiliares 45 | desc: Tablas auxiliares para la recodificacion y otros calculos frecuentes. 46 | contents: 47 | - get_poverty_lines 48 | - adulto_equivalente 49 | - starts_with("diccionario") 50 | - errores_muestrales 51 | - CNO 52 | - caes 53 | - centroides_aglomerados 54 | - title: Procesamiento 55 | desc: Funciones para facilitar procesamientos básicos de la base de datos (incluyendo mapeo) 56 | contents: 57 | - starts_with("calculate") 58 | - starts_with("map") 59 | - title: Ejemplos y bases de juguete 60 | contents: 61 | - starts_with("toy") 62 | - canastas_reg_example 63 | 64 | -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/apple-touch-icon-120x120.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/apple-touch-icon-120x120.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/apple-touch-icon-152x152.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/apple-touch-icon-152x152.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/apple-touch-icon-180x180.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/apple-touch-icon-180x180.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/apple-touch-icon-60x60.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/apple-touch-icon-60x60.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/apple-touch-icon-76x76.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/apple-touch-icon-76x76.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/apple-touch-icon.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/apple-touch-icon.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/favicon-16x16.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/favicon-16x16.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/favicon-32x32.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/favicon-32x32.png -------------------------------------------------------------------------------- /pkgdown/favicon/favicon.ico: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/ropensci/eph/60ea2982cc8fe7f51340f0d65a04450576aa24a4/pkgdown/favicon/favicon.ico -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | library(testthat) 2 | library(httptest) 3 | library(eph) 4 | 5 | test_check("eph") 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-calculate_errors.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | test_that("checkear shape ds", { 2 | tabla <- eph::toybase_individual_2016_03 %>% 3 | eph::organize_labels() %>% 4 | dplyr::filter(AGLOMERADO == 32) %>% 5 | calculate_tabulates( 6 | x = "CH03", 7 | weights = "PONDERA", 8 | add.totals = "row" 9 | ) 10 | 11 | tabla_errors <- tabla %>% 12 | dplyr::mutate(ds = calculate_errors(Freq, 13 | codigo_aglo = "32", 14 | periodo_eph = "2014.03", measure = "ds" 15 | )) 16 | 17 | expect_equal(ncol(tabla_errors), 3) 18 | expect_equal(nrow(tabla_errors), nrow(tabla)) 19 | expect_equal(tabla_errors[1, 3], 5869) 20 | }) 21 | 22 | 23 | test_that("checkear shape cv", { 24 | tabla <- eph::toybase_individual_2016_03 %>% 25 | eph::organize_labels() %>% 26 | dplyr::filter(AGLOMERADO == 32) %>% 27 | calculate_tabulates( 28 | x = "CH03", 29 | weights = "PONDERA", 30 | add.totals = "row" 31 | ) 32 | 33 | tabla_errors <- tabla %>% 34 | dplyr::mutate(cv = calculate_errors(Freq, 35 | codigo_aglo = "32", 36 | periodo_eph = "2014.03", measure = "cv" 37 | )) 38 | 39 | expect_equal(ncol(tabla_errors), 3) 40 | expect_equal(nrow(tabla_errors), nrow(tabla)) 41 | expect_equal(tabla_errors[1, 3], 14.7) 42 | }) 43 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-calculate_poverty.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-calculate_poverty") 2 | 3 | 4 | test_that("Test pobreza e indigencia trimestre", { 5 | base_pobreza <- calculate_poverty(base = eph::toybase_individual_2016_03, 6 | basket = canastas_reg_example, 7 | print_summary = FALSE) 8 | 9 | expect_equal(ncol(base_pobreza), 182) 10 | 11 | Pobreza_resumen <- base_pobreza %>% 12 | dplyr::group_by(ANO4, TRIMESTRE) %>% 13 | dplyr::summarise( 14 | Tasa_pobreza = sum(PONDIH[situacion %in% c("pobre", "indigente")], na.rm = TRUE) / 15 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE), 16 | Tasa_indigencia = sum(PONDIH[situacion == "indigente"], na.rm = TRUE) / 17 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE) 18 | ) 19 | 20 | expect_equal(round(Pobreza_resumen$Tasa_pobreza[1], 2), 0.03) 21 | expect_equal(round(Pobreza_resumen$Tasa_indigencia[1], 2), 0.01) 22 | }) 23 | 24 | test_that("Test pobreza e indigencia semestre", { 25 | bases <- dplyr::bind_rows( 26 | toybase_individual_2016_03, 27 | toybase_individual_2016_04 28 | ) 29 | 30 | base_pobreza <- calculate_poverty( 31 | base = bases, 32 | basket = canastas_reg_example, 33 | print_summary = TRUE, 34 | group_vars = c(CH04, NIVEL_ED), 35 | window = "semestral" 36 | ) 37 | 38 | expect_equal(ncol(base_pobreza), 182) 39 | expect_equal(nrow(base_pobreza), nrow(bases)) 40 | 41 | Pobreza_resumen <- base_pobreza %>% 42 | dplyr::mutate(SEMESTRE = ifelse(TRIMESTRE %in% c(1, 2), yes = 1, no = 2)) %>% 43 | dplyr::group_by(ANO4, SEMESTRE, CH04, NIVEL_ED) %>% 44 | dplyr::summarise( 45 | Tasa_pobreza = sum(PONDIH[situacion %in% c("pobre", "indigente")], na.rm = TRUE) / 46 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE), 47 | Tasa_indigencia = sum(PONDIH[situacion == "indigente"], na.rm = TRUE) / 48 | sum(PONDIH, na.rm = TRUE) 49 | ) 50 | 51 | expect_equal(round(Pobreza_resumen$Tasa_pobreza[1], 2), 0.07) 52 | expect_equal(round(Pobreza_resumen$Tasa_indigencia[1], 4), 0.0043) 53 | }) 54 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-calculate_tabulates.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-calculate_tabulates") 2 | 3 | ### descargo la base para el ejemplo ### 4 | 5 | test_that("tabla simple", { 6 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA") %>% as.data.frame(.) 7 | expect_equal(tab[1, 2], 259235) 8 | }) 9 | 10 | test_that("totales por fila", { 11 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA", add.totals = "row") %>% as.data.frame(.) 12 | expect_equal(tab[nrow(tab), 2], 465265) 13 | }) 14 | 15 | test_that("totales por columna", { 16 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA", add.totals = "col") %>% as.data.frame(.) 17 | expect_equal(tab$Total[1], 514813) 18 | }) 19 | 20 | 21 | test_that("porcentaje por fila", { 22 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA", add.percentage = "row") %>% as.data.frame(.) 23 | expect_equal(tab[1, 2], 50.4) 24 | }) 25 | 26 | test_that("porcentaje por columna", { 27 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA", add.percentage = "col") %>% as.data.frame(.) 28 | expect_equal(tab[1, 2], 55.7) 29 | }) 30 | 31 | 32 | test_that("affix", { 33 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA", add.percentage = "col", affix_sign = TRUE) %>% as.data.frame(.) 34 | expect_equal(tab[1, 2], "55.7%") 35 | expect_equal(class(tab[, 2]), "character") 36 | }) 37 | 38 | test_that("digits", { 39 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", y = "CH04", weights = "PONDERA", add.percentage = "col", digits = 8, affix_sign = TRUE) %>% as.data.frame(.) 40 | expect_equal(tab[1, 2], "55.71770926%") 41 | expect_equal(class(tab[, 2]), "character") 42 | }) 43 | 44 | 45 | test_that("tabulado univariado", { 46 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", weights = "PONDERA") %>% as.data.frame(.) 47 | expect_equal(tab[1, 2], 514813) 48 | }) 49 | 50 | test_that("tabulado univariado porcentaje fila", { 51 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", weights = "PONDERA", add.percentage = "row") %>% as.data.frame(.) 52 | expect_equal(tab[1, 2], 100) 53 | }) 54 | 55 | test_that("tabulado univariado porcentaje columna", { 56 | tab <- calculate_tabulates(base = toybase_individual_2016_03, x = "REGION", weights = "PONDERA", add.percentage = "col") %>% as.data.frame(.) 57 | expect_equal(tab[1, 2], 54.9) 58 | }) 59 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-get_eahu.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | test_that("EAHU descarga", { 2 | skip_if_offline() 3 | skip_on_cran() 4 | df <- get_eahu(year = 2011, type = "individual", vars = "all") 5 | dimensiones <- dim(df) 6 | expect_equal(dimensiones, c(111950, 153)) 7 | }) 8 | 9 | test_that("selec variables", { 10 | skip_if_offline() 11 | skip_on_cran() 12 | df <- get_eahu(year = 2011, type = "individual", vars = c("CODUSU", "NRO_HOGAR", "CH04", "PONDERA")) 13 | dimensiones <- dim(df) 14 | expect_equal(dimensiones, c(111950, 4)) 15 | }) 16 | 17 | test_that("fuera de 2010/2014", { 18 | skip_if_offline() 19 | skip_on_cran() 20 | expect_warning(df <- get_eahu(year = 2009, type = "individual")) 21 | }) 22 | 23 | test_that("errores", { 24 | expect_warning(df <- get_eahu(year = 2011, type = "individu")) 25 | }) 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-get_microdata.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-get_microdata") 2 | 3 | test_that("EPH puntual", { 4 | skip_if_offline() 5 | skip_on_cran() 6 | df <- get_microdata(year = 1996, period = 1, vars = c("CODUSU", "AGLOMERADO", "IPCF")) 7 | dimensiones <- dim(df) 8 | expect_equal(dimensiones, c(113209, 3)) 9 | }) 10 | 11 | 12 | test_that("EPH continua", { 13 | skip_if_offline() 14 | skip_on_cran() 15 | expect_warning(df <- get_microdata(year = 2015, period = 2, vars = c("PONDERA", "ESTADO", "CAT_OCUP"))) 16 | dimensiones <- dim(df) 17 | expect_equal(dimensiones, c(60028, 3)) 18 | }) 19 | 20 | 21 | test_that("Sin data", { 22 | skip_if_offline() 23 | expect_warning(df <- get_microdata(year = 2015, period = 4)) 24 | expect_length(df, 0) 25 | }) 26 | 27 | # test_that("muchas bases", { 28 | # skip_if_offline() 29 | # skip_on_cran() 30 | # df <- suppressWarnings(get_microdata(year = 2017:2018, period = 4,type = c('individual','hogar'))) 31 | # expect_equal(dim(df$microdata[[1]]), c(58181,177)) 32 | # expect_equal(dim(df$microdata[[2]]), c(57418,177)) 33 | # expect_equal(dim(df$microdata[[3]]), c(18793,88)) 34 | # expect_equal(dim(df$microdata[[4]]), c(18616,88)) 35 | # }) 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-get_poverty_lines.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-get_poverty_lines") 2 | 3 | test_that("test GBA", { 4 | skip_if_offline() 5 | canasta <- get_poverty_lines() 6 | expect_equal(canasta$CBA[1], 1514.53) 7 | expect_equal(canasta$ICE[1], 2.42) 8 | expect_equal(canasta$CBT[1], 3663.66) 9 | }) 10 | 11 | test_that("test regiones", { 12 | skip_if_offline() 13 | canasta <- get_poverty_lines(regional = TRUE) 14 | expect_equal(canasta$CBA[1], 1224.64) 15 | expect_equal(unique(canasta$region), c("Cuyo", "GBA", "Noreste", "Noroeste", "Pampeana", "Patagonia")) 16 | }) 17 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-get_total_urbano.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | test_that("selec variables", { 2 | skip_if_offline() 3 | skip_on_cran() 4 | df <- get_total_urbano(year = 2016, type = "individual", vars = c("CODUSU", "CH04", "CH06", "PONDERA")) 5 | dimensiones <- dim(df) 6 | expect_equal(dimensiones, c(95782, 4)) 7 | }) 8 | 9 | test_that("antes de 2016", { 10 | skip_if_offline() 11 | skip_on_cran() 12 | expect_warning(df <- get_total_urbano(year = 2009, type = "individual")) 13 | }) 14 | 15 | test_that("errores", { 16 | expect_warning(df <- get_total_urbano(year = 2016, type = "individu")) 17 | }) 18 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-is_in_github.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | httptest::without_internet({ 2 | test_that("Requests happen", { 3 | skip_on_cran() 4 | httptest::expect_GET(httr::GET("https://api.github.com/repos/holatam/data/git/trees/master?recursive=1")) 5 | }) 6 | }) 7 | 8 | httptest::with_mock_dir("is_in_github",{ 9 | test_that("Requests work", { 10 | skip_on_cran() 11 | testthat::expect_type(is_in_github(), "logical") 12 | }) 13 | }) 14 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-map_agglomerates.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-map_agglomerates") 2 | 3 | test_that("mapeo tabla simple", { 4 | mapa <- toybase_individual_2016_04 %>% 5 | dplyr::group_by(AGLOMERADO) %>% 6 | dplyr::summarise(tasa_actividad = sum(PONDERA[ESTADO == 1]) / sum(PONDERA)) %>% 7 | map_agglomerates(agglomerates = AGLOMERADO, indicator = tasa_actividad) 8 | 9 | expect_equal(class(mapa), c("leaflet", "htmlwidget")) 10 | expect_equal(dim(attributes(mapa$x)$leafletData), c(32,5)) 11 | expect_equal(mapa$sizingPolicy$defaultWidth, "100%") 12 | expect_equal(mapa$sizingPolicy$defaultHeight, 400) 13 | expect_equal(mapa$sizingPolicy$viewer$fill, TRUE) 14 | expect_equal(mapa$sizingPolicy$knitr$figure, TRUE) 15 | }) 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-organize_caes.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-organize_caes") 2 | 3 | test_that("checkear shape", { 4 | bases <- suppressWarnings(dplyr::bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04)) 5 | expect_warning(bases_caes <- bases %>% organize_caes()) 6 | expect_equal(ncol(bases_caes), 185) 7 | }) 8 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-organize_cno.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | test_that("checkear shape", { 2 | bases <- suppressWarnings(dplyr::bind_rows(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04)) 3 | bases_cno <- bases %>% organize_cno() 4 | expect_equal(ncol(bases_cno), 181) 5 | }) 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-organize_labels.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-organize_labels") 2 | 3 | test_that("labels hogar", { 4 | df <- organize_labels(toybase_hogar_2016_04, type = "hogar") 5 | regiones <- expss::val_lab(df$REGION) 6 | expect_equal(!is.null(regiones), TRUE) 7 | }) 8 | 9 | 10 | test_that("labels individual", { 11 | df <- organize_labels(toybase_individual_2016_03, type = "individual") 12 | regiones <- expss::val_lab(df$REGION) 13 | expect_equal(!is.null(regiones), TRUE) 14 | }) 15 | -------------------------------------------------------------------------------- /tests/testthat/test-organize_panels.R: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | context("test-organize_panels") 2 | 3 | test_that("consistencia constante", { 4 | lista_bases <- list(toybase_individual_2016_03, toybase_individual_2016_04) 5 | pool_trimestral <- suppressWarnings(organize_panels( 6 | bases = lista_bases, 7 | variables = c("P21", "ESTADO"), 8 | window = "trimestral" 9 | )) 10 | 11 | expect_equal(round(sum(pool_trimestral$consistencia) / nrow(pool_trimestral), 2), 0.97) 12 | }) 13 | -------------------------------------------------------------------------------- /vignettes/.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | *.html 2 | *.R 3 | --------------------------------------------------------------------------------