Metadata-Version: 2.1
Name: pycaged
Version: 1.6
Summary: fetches CAGED microdata / busca microdados do CAGED
Home-page: UNKNOWN
Author: Heitor Caixeta
Author-email: heitor.ca.mesquita@gmail.com
License: MIT
Description: 
        # pycaged
        
        Este é um módulo para extrair relatórios a partir dos microdados do CAGED. Consolidando os dados do CAGED antigo com o novo. (As ressalvas metodológicas do Ministério da Economia devem ser consideradas)
        
        ## Instalação
        
        Instale no prompt de comando (Windows) com o comando:
        
        ```bash
        pip install pycaged
        ```
        
        ## Uso no python
        
        ```python
        import pycaged
        
        #Ano (int), mes(str), uf(int, código ibge da UF)
        pycaged.SubclasseMunicipios(ano, mes, uf)   #<---- Nível mais desagregado
        
        	"Retorna o dataframe com dados CAGED dos municípios da UF selecionada a nível Subclasse de classificação de emprego (CNAE 2.0)"
        
        #Ano (int), mes(str), uf(int, código ibge da UF)
        pycaged.ClasseMunicipios(ano, mes, uf)
        
        	"Retorna o dataframe com dados CAGED dos municípios da UF selecionada a nível de Classe de classificação de emprego (CNAE 2.0)"
        	
        #Ano (int), mes(str), uf(int, código ibge da UF)
        pycaged.SecaoMunicipios(ano, mes, uf)    #<----- Nível menos agregado
        
        	"Retorna o dataframe com dados CAGED dos municípios da UF selecionada a nível de Seção de classificação de emprego (CNAE 2.0)"
        ```
        ## Contributing
        Contribuições serão bem-vindas.
        
        ## Licença
        [MIT](https://choosealicense.com/licenses/mit/)
        
        ## Extraindo bases de dados completas
        ```
        ## Extração de dados completos
        É possível fazer uma iteração com os dados completos dos municípios de um estado desde 2015:
         ESTE PROCESSO PODE LEVAR ENTRE 40 E 100 MINUTOS
                __________________________________________
         
         ```python
         #Exemplo : Criando uma tabela para uma sequência de anos
        CAGEDMun = pd.DataFrame(columns = [], index = None)
        mes = ["01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10", "11", "12"]
        ano = 2015
        
        #Iteração para os anos e meses (usamos Alagoas, 27, como exemplo)
        while ano < 2022:
            for i in mes:
                data = pycaged.SecaoMunicipios(ano, i, 27)
            
        #Consolidando dados na tabela final
                CAGEDMun = CAGEDMun.append(data, ignore_index = True)
            ano += 1
            
        CAGEDMun.to_csv('CAGEDMun.csv', encoding = 'iso-8859-1')
          ```
        
        ## Dicionário de Dados:
        Admitidos/Desligados: Contratação (1), Demissão(2) 
        
        Sexo: Masculino (1), Feminino (2)
        
        Classificação de Setores CNAE 2.0:
        https://docs.google.com/spreadsheets/d/1bMFKpREb4YlW2ZzW1WVLdMN59ol-iLw5/export?format=xlsx
        
        Códigos IBGE por Estado:
         https://www.oobj.com.br/bc/article/quais-os-c%C3%B3digos-de-cada-uf-no-brasil-465.html
        
Keywords: caged,ibge,emprego
Platform: UNKNOWN
Classifier: Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows 10
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Description-Content-Type: text/markdown
