Metadata-Version: 2.1
Name: pycaged
Version: 0.8
Summary: fetches CAGED microdata / busca microdados do CAGED
Home-page: UNKNOWN
Author: Heitor Caixeta
Author-email: heitor.ca.mesquita@gmail.com
License: MIT
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
Requires-Dist: py7zr
Requires-Dist: pandas
Requires-Dist: wget


# pycaged

Este é um módulo para extrair relatórios a partir dos microdados do CAGED

## 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)
pycaged.estado(ano, mes, uf)

	"Retorna o seguinte dataframe:
		'Admitidos/Desligados' (classificação da operação)
		'Ano Declarado' (ano do relatório)
		'Seção' (seção da economia do emprego gerado/eliminado)
		'Sexo' (sexo do empregado)
		'Salário Mensal' (salário médio para aquele empregado(a), naquele setor da economia, naquele mês)
		'Salário Mensal Mediano' (salário mediano para aquele empregado(a), naquele setor da economia, naquele mês)
		'uf' (estado selecionado)
		'Count' (contagem de empregos gerados/eliminados)"

pycaged.municipios(ano, mes, uf):

	"Retorna o seguinte dataframe:
		'Município' (município da uf selecionada)
		'Admitidos/Desligados' (classificação da operação)
		'Ano Declarado' (ano do relatório)
		'Seção' (seção da economia do emprego gerado/eliminado)
		'Sexo' (sexo do empregado)
		'Salário Mensal' (salário médio para aquele empregado(a), naquele setor da economia, naquele mês)
		'Salário Mensal Mediano' (salário mediano para aquele empregado(a), naquele setor da economia, naquele mês)		
		'uf' (estado selecionado)
		'Count' (contagem de empregos gerados/eliminados)"

pycaged.resumoEstados(ano, mes):
	"Retorna o seguinte dataframe:
		'Admitidos/Desligados' (classificação da operação)
		'Ano Declarado' (ano do relatório)
		'Seção' (seção da economia do emprego gerado/eliminado)
		'Sexo' (sexo do empregado)
		'Salário Mensal' (salário médio para aquele empregado(a), naquele setor da economia, naquele mês)
		'Salário Mensal Mediano' (salário mediano para aquele empregado(a), naquele setor da economia, naquele mês)		
		'uf' (estado selecionado)
		'Count' (contagem de empregos gerados/eliminados)"
```
## 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
 #Criando a tabela final
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 < 2021:
    for i in mes:
        data = pycaged.listaMun(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)

Códigos IBGE por Estado:
 https://www.oobj.com.br/bc/article/quais-os-c%C3%B3digos-de-cada-uf-no-brasil-465.html

Tabela com seções da economia do IBGE: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1SKvOYhjIigkNh8kTvHwmjdGNvO5PHfYI/export?format=csv



