In [1]:
descripciones = {
'P0610': 'Ventas de electricidad',
'P0701': 'Longitud total de la red de carreteras del municipio (excluyendo las autopistas)'
}
In [2]:
# Librerias utilizadas
import pandas as pd
import sys
import urllib
import os
import csv
import zipfile
In [3]:
# Configuracion del sistema
print('Python {} on {}'.format(sys.version, sys.platform))
print('Pandas version: {}'.format(pd.__version__))
import platform; print('Running on {} {}'.format(platform.system(), platform.release()))
Python 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (64-bit)| (default, May 11 2017, 13:25:24) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Pandas version: 0.20.1
Running on Windows 8.1
Cada entidad cuenta con una página que presenta sus respectivos anuarios geoestadísticos. La manera más rápida de obtener las ligas de los anuarios es entrar a la biblioteca de INEGI (http://www.beta.inegi.org.mx/app/publicaciones/) y buscar la palabra "Anuario" en el campo de búsqueda.
Dentro de cada página, se incluye una liga directa para descargar un archivo comprimido con las tablas de datos de cada anuario geoestadítico. La lista links contiene estas URL y se utilizará para sistematizar la descarga de datos.
In [4]:
raiz = 'http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/'
# El diccionario tiene como llave la CVE_EDO y dirige hacia la liga de descarga del archivo zip con las tablas del
# Anuario Geoestadístico de cada estado
links = {
'01': raiz + '702825092078.zip',
'02': raiz + '702825094874.zip',
'03': raiz + '702825094881.zip',
'04': raiz + '702825095109.zip',
'05': raiz + '702825095406.zip',
'06': raiz + '702825092061.zip',
'07': raiz + '702825094836.zip',
'08': raiz + '702825092139.zip',
'09': raiz + '702825094683.zip',
'10': raiz + '702825092115.zip',
'11': raiz + '702825092146.zip',
'12': raiz + '702825094690.zip',
'13': raiz + '702825095093.zip',
'14': raiz + '702825092085.zip',
'15': raiz + '702825094706.zip',
'16': raiz + '702825092092.zip',
'17': raiz + '702825094713.zip',
'18': raiz + '702825092054.zip',
'19': raiz + '702825094911.zip',
'20': raiz + '702825094843.zip',
'21': raiz + '702825094973.zip',
'22': raiz + '702825092108.zip',
'23': raiz + '702825095130.zip',
'24': raiz + '702825092122.zip',
'25': raiz + '702825094898.zip',
'26': raiz + '702825094904.zip',
'27': raiz + '702825095123.zip',
'28': raiz + '702825094928.zip',
'29': raiz + '702825096212.zip',
'30': raiz + '702825094980.zip',
'31': raiz + '702825095116.zip',
'32': raiz + '702825092047.zip'
}
In [100]:
for value in links.values():
print(value)
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092078.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094874.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094881.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825095109.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825095406.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092061.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094836.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092139.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094683.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092115.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092146.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094690.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825095093.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092085.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094706.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092092.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094713.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092054.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094911.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094843.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094973.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092108.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825095130.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092122.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094898.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094904.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825095123.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094928.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825096212.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825094980.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825095116.zip
http://internet.contenidos.inegi.org.mx/contenidos/Productos/prod_serv/contenidos/espanol/bvinegi/productos/nueva_estruc/anuarios_2017/702825092047.zip
In [5]:
# Descarga de archivos a carpeta local
destino = r'D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017'
archivos = {} # Diccionario para guardar memoria de descarga
for k,v in links.items():
archivo_local = destino + r'\{}.zip'.format(k)
if os.path.isfile(archivo_local):
print('Ya existe el archivo: {}'.format(archivo_local))
archivos[k] = archivo_local
else:
print('Descargando {} ... ... ... ... ... '.format(archivo_local))
urllib.request.urlretrieve(v, archivo_local) #
archivos[k] = archivo_local
print('se descargó {}'.format(archivo_local))
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\01.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\02.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\03.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\04.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\05.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\06.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\07.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\08.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\09.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\10.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\11.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\12.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\13.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\14.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\15.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\16.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\17.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\18.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\19.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\20.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\21.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\22.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\23.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\24.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\25.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\26.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\27.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\28.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\29.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\30.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\31.zip
Ya existe el archivo: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\32.zip
In [6]:
# Descompresión de archivos de estado
unzipped = {}
for estado, comprimido in archivos.items():
target = destino + '\\' + estado
if os.path.isdir(target):
print('Ya existe el directorio: {}'.format(target))
unzipped[estado] = target
else:
print('Descomprimiendo {} ... ... ... ... ... '.format(target))
descomprimir = zipfile.ZipFile(comprimido, 'r')
descomprimir.extractall(target)
descomprimir.close
unzipped[estado] = target
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\01
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\02
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\03
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\04
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\05
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\06
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\07
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\08
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\09
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\10
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\11
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\12
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\13
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\14
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\15
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\16
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\17
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\18
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\19
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\20
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\21
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\22
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\23
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\24
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\25
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\26
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\27
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\28
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\29
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\30
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\31
Ya existe el directorio: D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\32
Conocer la información que contiene cada hoja del índice geoestadístico puede ser muy valioso y es necesario para hacer una función que itere adecuadamente por los archivos de todos los estados, debido a que los anuarios geoestadísticos de cada estado tienen ligeras variaciones que impiden una iteración directa.
In [7]:
unzipped
Out[7]:
{'01': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\01',
'02': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\02',
'03': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\03',
'04': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\04',
'05': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\05',
'06': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\06',
'07': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\07',
'08': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\08',
'09': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\09',
'10': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\10',
'11': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\11',
'12': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\12',
'13': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\13',
'14': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\14',
'15': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\15',
'16': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\16',
'17': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\17',
'18': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\18',
'19': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\19',
'20': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\20',
'21': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\21',
'22': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\22',
'23': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\23',
'24': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\24',
'25': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\25',
'26': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\26',
'27': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\27',
'28': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\28',
'29': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\29',
'30': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\30',
'31': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\31',
'32': 'D:\\PCCS\\00_RawData\\01_CSV\\AGEO\\2017\\32'}
In [8]:
# Extraer indices
indices = {}
for estado, ruta in unzipped.items():
for file in os.listdir(ruta):
if file.endswith('.xls'):
path = ruta + '\\' + file
indice = pd.read_excel(path, sheetname='Índice', skiprows = 1) # Primera lectura al indice para sacar columnas
dtypes = list(indice)
tempdic = {}
for i in dtypes:
tempdic[i] = 'str'
indice = pd.read_excel(path,
sheetname='Índice',
skiprows = 1,
dtype = tempdic).dropna(how = 'all') # Segunda lectura al indice ya con dtypes
name = list(indice)[0] # Guarda el nombre del indice
cols = []
for i in range(len(list(indice))):
cols.append('col{}'.format(i)) # Crea nombres estandar de columna
indice.columns = cols # Asigna nombres de columna
indice['indice'] = name
indice['file'] = file
if estado not in indices.keys(): # Crea un diccionario para cada estado, si no existe
indices[estado] = {}
indices[estado][name] = indice
print('Procesado {} |||NOMBRE:||| {}; [{}]'.format(file, name, len(cols))) # Imprime los resultados del proceso
Procesado Ags. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Ags. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Ags. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Ags. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Ags. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
Procesado Ags. 14 Aprovechamiento forestal.xls |||NOMBRE:||| 14. Aprovechamiento forestal; [3]
Procesado Ags. 15 Pesca.xls |||NOMBRE:||| 15. Pesca; [3]
Procesado Ags. 16 Minería.xls |||NOMBRE:||| 16. Minería; [3]
Procesado Ags. 17 Industria manufacturera.xls |||NOMBRE:||| 17. Industria manufacturera; [3]
Procesado Ags. 18 Construcción.xls |||NOMBRE:||| 18. Construcción; [3]
Procesado Ags. 19 Electricidad.xls |||NOMBRE:||| 19. Electricidad; [3]
Procesado Ags. 2 Medio ambiente.xls |||NOMBRE:||| 2. Medio ambiente; [3]
Procesado Ags. 20 Comercio.xls |||NOMBRE:||| 20. Comercio; [3]
Procesado Ags. 21 Turismo.xls |||NOMBRE:||| 21. Turismo; [3]
Procesado Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls |||NOMBRE:||| 22. Transportes y comunicaciones; [3]
Procesado Ags. 23 Indicadores financieros.xls |||NOMBRE:||| 23. Indicadores financieros; [3]
Procesado Ags. 24 Finanzas públicas.xls |||NOMBRE:||| 24. Finanzas públicas; [3]
Procesado Ags. 25 Sector externo.xls |||NOMBRE:||| 25. Sector externo; [3]
Procesado Ags. 3 Población.xls |||NOMBRE:||| 3. Población; [3]
Procesado Ags. 4 Vivienda y urbanización.xls |||NOMBRE:||| 4. Vivienda y urbanización; [3]
Procesado Ags. 5 Salud.xls |||NOMBRE:||| 5. Salud; [3]
Procesado Ags. 6 Educación, ciencia y tecnología.xls |||NOMBRE:||| 6. Educación, ciencia y tecnología; [3]
Procesado Ags. 7 Cultura y deporte.xls |||NOMBRE:||| 7. Cultura y deporte; [3]
Procesado Ags. 8 Gobierno.xls |||NOMBRE:||| 8. Gobierno; [3]
Procesado Ags. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
Procesado Bc. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Bc. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Bc. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Bc. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Bc. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
Procesado Bc. 14 Aprovechamiento forestal.xls |||NOMBRE:||| 14. Aprovechamiento forestal; [3]
Procesado Bc. 15 Pesca.xls |||NOMBRE:||| 15. Pesca; [3]
Procesado Bc. 16 Minería.xls |||NOMBRE:||| 16. Minería; [3]
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Procesado Gro. 25 Sector externo.xls |||NOMBRE:||| 25. Sector externo; [3]
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Procesado Gro. 4 Vivienda y urbanización.xls |||NOMBRE:||| 4. Vivienda y urbanización; [3]
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Procesado Gro. 7 Cultura y deporte.xls |||NOMBRE:||| 7. Cultura y deporte; [3]
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Procesado Gro. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
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Procesado Hgo. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
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Procesado Hgo. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
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Procesado Sin. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Sin. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Sin. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Sin. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Sin. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
Procesado Sin. 14 Aprovechamiento forestal.xls |||NOMBRE:||| 14. Aprovechamiento forestal; [3]
Procesado Sin. 15 Pesca.xls |||NOMBRE:||| 15. Pesca; [3]
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Procesado Sin. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
Procesado Son. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
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Procesado Son. 21 Turismo.xls |||NOMBRE:||| 21. Turismo; [3]
Procesado Son. 22 Transportes y comunicaciones.xls |||NOMBRE:||| 22. Transportes y comunicaciones; [3]
Procesado Son. 23 Indicadores financieros.xls |||NOMBRE:||| 23. Indicadores financieros; [3]
Procesado Son. 24 Finanzas públicas.xls |||NOMBRE:||| 24. Finanzas públicas; [3]
Procesado Son. 25 Sector externo.xls |||NOMBRE:||| 25. Sector externo; [3]
Procesado Son. 3 Población.xls |||NOMBRE:||| 3. Población; [3]
Procesado Son. 4 Vivienda y urbanización.xls |||NOMBRE:||| 4. Vivienda y urbanización; [3]
Procesado Son. 5 Salud.xls |||NOMBRE:||| 5. Salud; [3]
Procesado Son. 6 Educación, ciencia y tecnología.xls |||NOMBRE:||| 6. Educación, ciencia y tecnología; [3]
Procesado Son. 7 Cultura y deporte.xls |||NOMBRE:||| 7. Cultura y deporte; [3]
Procesado Son. 8 Gobierno.xls |||NOMBRE:||| 8. Gobierno; [3]
Procesado Son. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
Procesado Tab. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Tab. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Tab. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Tab. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Tab. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
Procesado Tab. 14 Aprovechamiento forestal.xls |||NOMBRE:||| 14. Aprovechamiento forestal; [3]
Procesado Tab. 15 Pesca.xls |||NOMBRE:||| 15. Pesca; [3]
Procesado Tab. 16 Minería.xls |||NOMBRE:||| 16. Minería; [3]
Procesado Tab. 17 Industria manufacturera.xls |||NOMBRE:||| 17. Industria manufacturera; [3]
Procesado Tab. 18 Construcción.xls |||NOMBRE:||| 18. Construcción; [3]
Procesado Tab. 19 Electricidad.xls |||NOMBRE:||| 19. Electricidad; [3]
Procesado Tab. 2 Medio ambiente.xls |||NOMBRE:||| 2. Medio ambiente; [3]
Procesado Tab. 20 Comercio.xls |||NOMBRE:||| 20. Comercio; [3]
Procesado Tab. 21 Turismo.xls |||NOMBRE:||| 21. Turismo; [3]
Procesado Tab. 22 Transportes y comunicaciones.xls |||NOMBRE:||| 22. Transportes y comunicaciones; [3]
Procesado Tab. 23 Indicadores financieros.xls |||NOMBRE:||| 23. Indicadores financieros; [3]
Procesado Tab. 24 Finanzas públicas.xls |||NOMBRE:||| 24. Finanzas públicas; [3]
Procesado Tab. 25 Indicadores de los Objetivos de Desarrollo del Milenio.xls |||NOMBRE:||| 25. Sector externo; [3]
Procesado Tab. 3 Población.xls |||NOMBRE:||| 3. Población; [3]
Procesado Tab. 4 Vivienda y urbanización.xls |||NOMBRE:||| 4. Vivienda y urbanización; [3]
Procesado Tab. 5 Salud.xls |||NOMBRE:||| 5. Salud; [3]
Procesado Tab. 6 Educación, ciencia y tecnología.xls |||NOMBRE:||| 6. Educación, ciencia y tecnología; [3]
Procesado Tab. 7 Cultura y deporte.xls |||NOMBRE:||| 7. Cultura y deporte; [3]
Procesado Tab. 8 Gobierno.xls |||NOMBRE:||| 8. Gobierno; [3]
Procesado Tab. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
Procesado Tamps. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Tamps. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Tamps. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Tamps. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
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Procesado Tamps. 15 Pesca.xls |||NOMBRE:||| 15. Pesca; [3]
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Procesado Tamps. 18 Construcción.xls |||NOMBRE:||| 18. Construcción; [3]
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Procesado Tamps. 21 Turismo.xls |||NOMBRE:||| 21. Turismo; [3]
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Procesado Tamps. 4 Vivienda y urbanización.xls |||NOMBRE:||| 4. Vivienda y urbanización; [3]
Procesado Tamps. 5 Salud.xls |||NOMBRE:||| 5. Salud; [3]
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Procesado Tamps. 7 Cultura y deporte.xls |||NOMBRE:||| 7. Cultura y deporte; [3]
Procesado Tamps. 8 Gobierno.xls |||NOMBRE:||| 8. Gobierno; [3]
Procesado Tamps. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
Procesado Tlax. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Tlax. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Tlax. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Tlax. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Tlax. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
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Procesado Tlax. 25 Sector externo.xls |||NOMBRE:||| 25. Sector externo; [3]
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Procesado Tlax. 8 Gobierno.xls |||NOMBRE:||| 8. Gobierno; [3]
Procesado Tlax. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
Procesado Ver. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Ver. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Ver. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Ver. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Ver. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
Procesado Ver. 14 Aprovechamiento forestal.xls |||NOMBRE:||| 14. Aprovechamiento forestal; [3]
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Procesado Ver. 24 Finanzas públicas.xls |||NOMBRE:||| 24. Finanzas públicas; [3]
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Procesado Ver. 5 Salud.xls |||NOMBRE:||| 5. Salud; [3]
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Procesado Yuc. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
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Procesado Yuc. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
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Procesado Yuc. 17 Industria manufacturera.xls |||NOMBRE:||| 17. Industria manufacturera; [3]
Procesado Yuc. 18 Construcción.xls |||NOMBRE:||| 18. Construcción; [3]
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Procesado Yuc. 24 Finanzas públicas.xls |||NOMBRE:||| 24. Finanzas públicas; [3]
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Procesado Zac. 1 Aspectos geográficos.xls |||NOMBRE:||| 1. Aspectos geográficos; [9]
Procesado Zac. 10 Trabajo.xls |||NOMBRE:||| 10. Trabajo; [3]
Procesado Zac. 11 Información económica agregada.xls |||NOMBRE:||| 11. Información económica agregada; [3]
Procesado Zac. 12 Agricultura.xls |||NOMBRE:||| 12. Agricultura; [3]
Procesado Zac. 13 Ganadería.xls |||NOMBRE:||| 13. Ganadería; [3]
Procesado Zac. 14 Aprovechamiento forestal.xls |||NOMBRE:||| 14. Aprovechamiento forestal; [3]
Procesado Zac. 15 Pesca.xls |||NOMBRE:||| 15. Pesca; [3]
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Procesado Zac. 18 Construcción.xls |||NOMBRE:||| 18. Construcción; [3]
Procesado Zac. 19 Electricidad.xls |||NOMBRE:||| 19. Electricidad; [3]
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Procesado Zac. 23 Indicadores financieros.xls |||NOMBRE:||| 23. Indicadores financieros; [3]
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Procesado Zac. 3 Población.xls |||NOMBRE:||| 3. Población; [3]
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Procesado Zac. 5 Salud.xls |||NOMBRE:||| 5. Salud; [3]
Procesado Zac. 6 Educación, ciencia y tecnología.xls |||NOMBRE:||| 6. Educación, ciencia y tecnología; [3]
Procesado Zac. 7 Cultura y deporte.xls |||NOMBRE:||| 7. Cultura y deporte; [3]
Procesado Zac. 8 Gobierno.xls |||NOMBRE:||| 8. Gobierno; [3]
Procesado Zac. 9 Seguridad y justicia.xls |||NOMBRE:||| 9. Seguridad y justicia; [3]
In [9]:
# Reordenar los dataframes por tipo
indices_2 = {}
for estado in indices.keys():
for indice in indices[estado].keys():
if indice not in indices_2.keys():
indices_2[indice] = {}
indices_2[indice][estado] = indices[estado][indice]
In [11]:
# Convertir indices en archivos unicos.
finalindexes = {}
for i in indices_2.keys():
print(i)
frameslist = []
for estado in indices_2[i].keys():
frame = indices_2[i][estado]
frame['estado'] = estado
frameslist.append(frame)
fullindex = pd.concat(frameslist)
finalindexes[i] = fullindex
print('Hecho: {}\n'.format(i))
1. Aspectos geográficos
Hecho: 1. Aspectos geográficos
10. Trabajo
Hecho: 10. Trabajo
11. Información económica agregada
Hecho: 11. Información económica agregada
12. Agricultura
Hecho: 12. Agricultura
13. Ganadería
Hecho: 13. Ganadería
14. Aprovechamiento forestal
Hecho: 14. Aprovechamiento forestal
15. Pesca
Hecho: 15. Pesca
16. Minería
Hecho: 16. Minería
17. Industria manufacturera
Hecho: 17. Industria manufacturera
18. Construcción
Hecho: 18. Construcción
19. Electricidad
Hecho: 19. Electricidad
2. Medio ambiente
Hecho: 2. Medio ambiente
20. Comercio
Hecho: 20. Comercio
21. Turismo
Hecho: 21. Turismo
22. Transportes y comunicaciones
Hecho: 22. Transportes y comunicaciones
23. Indicadores financieros
Hecho: 23. Indicadores financieros
24. Finanzas públicas
Hecho: 24. Finanzas públicas
25. Sector externo
Hecho: 25. Sector externo
3. Población
Hecho: 3. Población
4. Vivienda y urbanización
Hecho: 4. Vivienda y urbanización
5. Salud
Hecho: 5. Salud
6. Educación, ciencia y tecnología
Hecho: 6. Educación, ciencia y tecnología
7. Cultura y deporte
Hecho: 7. Cultura y deporte
8. Gobierno
Hecho: 8. Gobierno
9. Seguridad y justicia
Hecho: 9. Seguridad y justicia
14. Minería
Hecho: 14. Minería
15. Industria manufacturera
Hecho: 15. Industria manufacturera
16. Construcción
Hecho: 16. Construcción
17. Electricidad
Hecho: 17. Electricidad
18. Comercio
Hecho: 18. Comercio
19. Turismo
Hecho: 19. Turismo
20. Transportes y comunicaciones
Hecho: 20. Transportes y comunicaciones
21. Indicadores financieros
Hecho: 21. Indicadores financieros
22. Finanzas públicas
Hecho: 22. Finanzas públicas
23. Sector externo
Hecho: 23. Sector externo
In [12]:
# Escribir archivos xlsx
path = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices'
for indice in finalindexes.keys():
file = path+'\\'+indice+'.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(file)
finalindexes[indice].to_excel(writer, sheet_name = 'Indice')
writer.save()
print('[{}] lineas - archivo {}'.format(len(finalindexes[indice]), file))
[1852] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\1. Aspectos geográficos.xlsx
[3343] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\10. Trabajo.xlsx
[896] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\11. Información económica agregada.xlsx
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[1164] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\13. Ganadería.xlsx
[966] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\14. Aprovechamiento forestal.xlsx
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[275] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\16. Minería.xlsx
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[593] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\18. Construcción.xlsx
[822] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\19. Electricidad.xlsx
[2692] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\2. Medio ambiente.xlsx
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[1274] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\21. Turismo.xlsx
[4593] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\22. Transportes y comunicaciones.xlsx
[1250] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\23. Indicadores financieros.xlsx
[1398] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\24. Finanzas públicas.xlsx
[927] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\25. Sector externo.xlsx
[4173] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\3. Población.xlsx
[2514] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\4. Vivienda y urbanización.xlsx
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[4859] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\6. Educación, ciencia y tecnología.xlsx
[1290] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\7. Cultura y deporte.xlsx
[511] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\8. Gobierno.xlsx
[1909] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\9. Seguridad y justicia.xlsx
[8] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\14. Minería.xlsx
[4] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\15. Industria manufacturera.xlsx
[19] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\16. Construcción.xlsx
[29] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\17. Electricidad.xlsx
[26] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\18. Comercio.xlsx
[40] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\19. Turismo.xlsx
[209] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\20. Transportes y comunicaciones.xlsx
[40] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\21. Indicadores financieros.xlsx
[40] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\22. Finanzas públicas.xlsx
[34] lineas - archivo D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\23. Sector externo.xlsx
Los índices obtenidos de esta manera recibirán una limpieza manual desde Excel.
In [13]:
# Importar dataset de índices
f_indice = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\Limpios\Electricidad.xlsx'
ds_indices = pd.read_excel(f_indice, dtype={'Numeral':'str', 'estado':'str'}).set_index('estado')
ds_indices.head()
Out[13]:
Numeral
Titulo
indice
file
Date
Units
estado
09
17.1
Centrales generadoras, unidades de generación,...
17. Electricidad
CDMX. 17 Electricidad.xls
2016
NaN
09
17.2
Usuarios, volumen y valor de las ventas de ene...
17. Electricidad
CDMX. 17 Electricidad.xls
2016
NaN
09
17.3
Usuarios de energía eléctrica por delegación s...
17. Electricidad
CDMX. 17 Electricidad.xls
Al 31 de diciembre de 2016
NaN
09
17.4
Volumen de las ventas de energía eléctrica por...
17. Electricidad
CDMX. 17 Electricidad.xls
2016
(Megawatts-hora)
09
17.5
Valor de las ventas de energía eléctrica por d...
17. Electricidad
CDMX. 17 Electricidad.xls
Al 31 de diciembre de 2016
(Miles de pesos)
Seleccionar renglones correspondientes a volumen de ventas de energía en MW/h
In [14]:
# Dataframe con índice de hojas sobre el tema "Ventas de electricidad"
ventaselec = ds_indices[ds_indices['Units'] == '(Megawatts-hora)']
ventaselec.head()
Out[14]:
Numeral
Titulo
indice
file
Date
Units
estado
09
17.4
Volumen de las ventas de energía eléctrica por...
17. Electricidad
CDMX. 17 Electricidad.xls
2016
(Megawatts-hora)
01
19.3
Volumen de las ventas de energía eléctrica por...
19. Electricidad
Ags. 19 Electricidad.xls
2016
(Megawatts-hora)
02
19.4
Volumen de las ventas de energía eléctrica por...
19. Electricidad
Bc. 19 Electricidad.xls
2016
(Megawatts-hora)
03
19.4
Volumen de las ventas de energía eléctrica por...
19. Electricidad
Bcs. 19 Electricidad.xls
2016
(Megawatts-hora)
04
19.4
Volumen de las ventas de energía eléctrica por...
19. Electricidad
Cam. 19 Electricidad.xls
2016
(Megawatts-hora)
In [15]:
len(ventaselec)
Out[15]:
32
In [16]:
# Crear columna con rutas
path = r'D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017'
ventaselec['path'] = path+'\\'+ventaselec.index+'\\'+ventaselec['file']
C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until
In [17]:
# Definir función para traer datos a python
unnameds = set(['Unnamed: '+str(i) for i in range(0, 50)]) # Lista 'Unnamed: x' de 0 a 50
def get_ventas(path, sheet, estado):
temp = pd.ExcelFile(path)
temp = temp.parse(sheet, header = 6).dropna(axis = 0, how='all').dropna(axis = 1, how='all')
# Elimina las columnas unnamed
dropplets = set(temp.columns).intersection(unnameds)
temp = temp.drop(dropplets, axis = 1)
temp = temp.dropna(axis = 0, how='all')
temp = temp.reset_index().drop('index', axis = 1)
# Identifica los últimos renglones, que no contienen datos
col0 = temp.columns[0] # Nombre de la columna 0, para usarlo en un chingo de lugares. Bueno 3
try: tempnotas = temp[col0][temp[col0] == 'Nota:'].index[0] # Para las hojas que terminan en 'Notas'
except: tempnotas = temp[col0][temp[col0] == 'a/'].index[0] # Para las hojas que terminan en 'a/'
print(tempnotas)
# Aparta los renglones después de "a/", para conocer la información que dejé fuera.
trashes = temp.iloc[tempnotas:-1]
# Elimina los renglones después de "a/"
temp = temp.iloc[0:tempnotas]
# Crear columna de estado y renombrar la primera columna para poder concatenar datframes más tarde.
temp['CVE_EDO'] = estado
temp = temp.rename(columns={col0:'NOM_MUN'})
print(type(temp))
return temp, trashes
Extraer datos de todas las ciudades
Por medio de una función que se aplica al dataframe ventaselec, obtenemos los datos de ventas de energía eléctrica para todos los estados. Esta función incluye lineas para verificar los datasets extraidos.
In [19]:
# Funcion para extraer datos
def getdata(serie, estado):
path = serie['path']
sheet = serie['Numeral']
print('{}\n{}'.format('-'*30, path)) # Imprime la ruta hacia el archivo
print('Hoja: {}'.format(sheet)) # Imprime el nombre de la hoja que se va a extraer
trashes, temp = get_ventas(path, sheet, estado)
print(temp.iloc[[0, -1]][temp.columns[0]])
print(list(temp))
print(('len = {}'.format(len(temp))))
return trashes, temp
In [21]:
ventasdic = {}
trashesdic = {}
for estado in ventaselec.index:
ventasdic[estado], trashesdic[estado] = getdata(ventaselec.loc[estado], estado)
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\09\CDMX. 17 Electricidad.xls
Hoja: 17.4
17
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
17 Nota:
23 Fuente:
Name: Delegación, dtype: object
['Delegación', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\01\Ags. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.3
12
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
12 Nota:
18 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\02\Bc. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
6
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
6 Nota:
12 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\03\Bcs. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
6
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
6 Nota:
12 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\04\Cam. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
12
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
12 a/
17 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 6
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\05\Coah. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
30
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
30 Nota:
36 Fuente:
Name: Agencia, dtype: object
['Agencia', 'Total', 'Doméstico', 'a/', 'Alumbrado\npúblico', '\nb/', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', '\nc/', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y\nde servicios', '\ne/']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\06\Col. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
24
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
24 Nota:
31 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\07\Chis. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
119
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
119 Nota:
125 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\08\Chih. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
68
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
68 Nota:
74 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\10\Dgo. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
40
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
40 Nota:
49 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios']
len = 10
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\11\Gto. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
47
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
47 a/
52 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 6
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\12\Gro. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
82
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
82 Nota:
89 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'a/', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\13\Hgo. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
172
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
172 Nota:
178 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\14\Jal. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
126
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
126 Nota:
132 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\15\Mex. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
126
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
126 Nota:
132 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\16\Mich. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
114
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
114 Nota:
121 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\17\Mor. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.3
34
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
34 a/
39 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 6
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\18\Nay. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
21
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
21 Nota:
28 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\19\Nl. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
52
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
52 Nota:
58 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\20\Oax. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
571
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
571 Nota:
578 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\21\Pue. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
218
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
218 Nota:
224 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\22\Qro. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
19
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
19 Nota:
25 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\23\Qroo. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
12
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
12 Nota:
18 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\24\Slp. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
59
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
59 Nota:
65 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\25\Sin. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
19
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
19 Nota:
25 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\26\Son. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
73
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
73 Nota:
80 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\27\Tab. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.3
18
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
18 Nota:
24 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\28\Tamps. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
45
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
45 Nota:
51 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\29\Tlax. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.3
63
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
63 Nota:
69 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'a/', 'Alumbrado\npúblico', '\nb/', 'Bombeo de aguas\npotables y negras', '\nc/', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y\nde servicios', '\ne/']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\30\Ver. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
214
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
214 Nota:
221 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 8
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\31\Yuc. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.4
107
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
107 Nota:
113 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\32\Zac. 19 Electricidad.xls
Hoja: 19.3
59
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
59 Nota:
65 Fuente:
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios']
len = 7
In [22]:
# Ejemplo de uno de los dataframes extraidos
ventasdic['09']
Out[22]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
Ciudad de México
14500021.99
3260893.80
647077.29
409572.90
737.0
10181741.0
09
1
Álvaro Obregón
1053345.40
277293.30
49974.58
10039.52
0.0
716038.0
09
2
Azcapotzalco
932103.88
169024.59
25533.89
11092.40
0.0
726453.0
09
3
Benito Juárez
1155190.91
261104.20
45049.06
18201.65
0.0
830836.0
09
4
Coyoacán
1049963.15
269165.37
56786.00
50700.78
0.0
673311.0
09
5
Cuajimalpa de Morelos
486602.73
109032.59
2994.41
20037.73
0.0
354538.0
09
6
Cuauhtémoc
1991862.94
234355.24
51756.96
3040.74
0.0
1702710.0
09
7
Gustavo A. Madero
1266887.71
393779.57
81768.85
7463.29
0.0
783876.0
09
8
Iztacalco
474297.60
144640.66
27044.60
4448.34
0.0
298164.0
09
9
Iztapalapa
1943814.92
494391.53
136657.64
81385.75
0.0
1231380.0
09
10
La Magdalena Contreras
158290.58
68912.24
8322.22
7148.12
0.0
73908.0
09
11
Miguel Hidalgo
1702775.66
240187.46
30885.62
14905.58
0.0
1416797.0
09
12
Milpa Alta
51155.42
16450.70
0.00
20572.72
0.0
14132.0
09
13
Tláhuac
201866.10
80163.55
13359.66
33152.89
737.0
74453.0
09
14
Tlalpan
863624.12
233315.75
33440.80
83756.57
0.0
513111.0
09
15
Venustiano Carranza
876268.55
163232.14
40901.29
25660.12
0.0
646475.0
09
16
Xochimilco
291972.32
105844.91
42601.71
17966.70
0.0
125559.0
09
In [23]:
ventaselec['path']
Out[23]:
estado
09 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\09\CDMX. 1...
01 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\01\Ags. 19...
02 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\02\Bc. 19 ...
03 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\03\Bcs. 19...
04 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\04\Cam. 19...
05 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\05\Coah. 1...
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12 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\12\Gro. 19...
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17 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\17\Mor. 19...
18 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\18\Nay. 19...
19 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\19\Nl. 19 ...
20 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\20\Oax. 19...
21 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\21\Pue. 19...
22 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\22\Qro. 19...
23 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\23\Qroo. 1...
24 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\24\Slp. 19...
25 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\25\Sin. 19...
26 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\26\Son. 19...
27 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\27\Tab. 19...
28 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\28\Tamps. ...
29 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\29\Tlax. 1...
30 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\30\Ver. 19...
31 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\31\Yuc. 19...
32 D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\32\Zac. 19...
Name: path, dtype: object
Revision de datos extraidos
Revision de los datos que se dejaron fuera (en trashesdic), para asegurarme de que no dejé ningún municipio fuera.
In [24]:
a = '-'*30
for CVE_EDO in trashesdic.keys():
print('{}\n{}\n{}'.format(a, trashesdic[CVE_EDO], a))
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------------------------------
Revision de columnas en todos los datasets
In [25]:
for CVE_EDO in ventasdic.keys():
variables = list(ventasdic[CVE_EDO])
longitud = len(variables) # Cuantas variables existen?
longset = len(set(variables)) # Cuantas variables son distintas?
print('{}{} [{} - {}]\n{}\n{}'.format(a, CVE_EDO, longitud, longset, variables, a))
------------------------------09 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------01 [8 - 8]
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------------------------------03 [8 - 8]
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------------------------------
------------------------------05 [13 - 13]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'a/', 'Alumbrado\npúblico', '\nb/', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', '\nc/', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y\nde servicios', '\ne/', 'CVE_EDO']
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------------------------------07 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------08 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------10 [9 - 9]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------11 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------12 [9 - 9]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'a/', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------13 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------14 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------15 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------16 [9 - 9]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------17 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------18 [9 - 9]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------19 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------20 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------21 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------22 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------23 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------24 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------25 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------26 [9 - 9]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------27 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------28 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------29 [13 - 13]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'a/', 'Alumbrado\npúblico', '\nb/', 'Bombeo de aguas\npotables y negras', '\nc/', 'Agrícola', 'd/', 'Industrial y\nde servicios', '\ne/', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------30 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------31 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
------------------------------32 [8 - 8]
['NOM_MUN', 'Total', 'Doméstico', 'Alumbrado\npúblico', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', 'Agrícola', 'Industrial y \nde servicios', 'CVE_EDO']
------------------------------
Podemos ver que la extracción de columnas no fue uniforme. Tomando como base la Ciudad de México, se revisarán los casos particulares:
In [26]:
varCDMX = set(list(ventasdic['09']))
varCDMX
Out[26]:
{'Agrícola',
'Alumbrado\npúblico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'CVE_EDO',
'Doméstico',
'Industrial y \nde servicios',
'NOM_MUN',
'Total'}
Los siguientes estados contienen columnas que no son estándar:
In [27]:
nostandar = [] # Lista de estados cuyas columnas no son estandar
for CVE_EDO in ventasdic.keys():
varsedo = set(list(ventasdic[CVE_EDO]))
diffs = varCDMX.symmetric_difference(varsedo)
if len(diffs) != 0:
print('{}{}\n{}\n{}'.format(a, CVE_EDO, diffs, a))
nostandar.append(CVE_EDO)
------------------------------05
{'d/', 'Industrial y \nde servicios', 'Industrial y\nde servicios', 'a/', '\nc/', '\nb/', '\ne/'}
------------------------------
------------------------------10
{'d/'}
------------------------------
------------------------------12
{'a/'}
------------------------------
------------------------------16
{'d/'}
------------------------------
------------------------------18
{'d/'}
------------------------------
------------------------------26
{'d/'}
------------------------------
------------------------------29
{'d/', 'Industrial y \nde servicios', 'Industrial y\nde servicios', 'Bombeo de aguas\npotables y negras', 'a/', '\nc/', 'Bombeo de aguas \npotables y negras', '\nb/', '\ne/'}
------------------------------
Se van a revisar caso por caso los siguientes estados.
In [28]:
nostandar
Out[28]:
['05', '10', '12', '16', '18', '26', '29']
CVE_EDO 05
In [29]:
REV_EDO = '05'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[29]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
a/
Alumbrado
público
b/
Bombeo de aguas
potables y negras
c/
Agrícola
d/
Industrial y
de servicios
e/
CVE_EDO
0
05
1
Estado
1.0473e+07
1.78825e+06
NaN
179482
NaN
37537.6
NaN
777533
NaN
7.69018e+06
NaN
05
2
Acuña
450005
145186
NaN
7801.54
NaN
2267.88
NaN
643.985
NaN
294106
NaN
05
3
Allende
49678.8
26211.9
NaN
1198.21
NaN
484.663
NaN
5323.03
NaN
16461
NaN
05
4
Barroterán
20795.9
14887.9
NaN
1585.09
NaN
100.88
NaN
892.89
NaN
3329.2
NaN
05
5
Castaños
30804.1
19150.9
NaN
1621.16
NaN
765.013
NaN
1714.98
NaN
7552.05
NaN
05
In [30]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[30]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'a/',
'Alumbrado\npúblico',
'\nb/',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'\nc/',
'Agrícola',
'd/',
'Industrial y\nde servicios',
'\ne/',
'CVE_EDO']
In [31]:
drops = ['a/', '\nb/', '\nc/', 'd/', '\ne/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic['05'] = ventasdic['05'].drop(drops, axis = 1)
In [32]:
old_colnames = list(ventasdic[REV_EDO])
new_colnames = list(ventasdic['09'])
colnames = {i:j for i,j in zip(old_colnames,new_colnames)}
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].rename(columns = colnames) # Normalizacion
In [33]:
ventasdic['05'].head()
Out[33]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
05
1
Estado
1.0473e+07
1.78825e+06
179482
37537.6
777533
7.69018e+06
05
2
Acuña
450005
145186
7801.54
2267.88
643.985
294106
05
3
Allende
49678.8
26211.9
1198.21
484.663
5323.03
16461
05
4
Barroterán
20795.9
14887.9
1585.09
100.88
892.89
3329.2
05
CVE_EDO 10
In [34]:
REV_EDO = '10'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[34]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
d/
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
Estado
3296262.971
592933.995
89980.376
34728.9
587614
NaN
1991006.067
10
1
Canatlán
23834.768
8508.304
989.945
1282.24
7950.78
NaN
5103.500
10
2
Canelas
863.597
593.983
124.638
0.866
0.903
NaN
143.207
10
3
Coneto de Comonfort
1251.711
941.979
128.195
NS
58.17
NaN
123.261
10
4
Cuencamé f/
51749.898
11218.681
3738.850
1133.22
8013.25
NaN
27645.901
10
5
Durango
884281.089
219351.884
33761.225
8821.14
15818.6
NaN
606528.233
10
In [35]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[35]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'Alumbrado\npúblico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'Agrícola',
'd/',
'Industrial y \nde servicios',
'CVE_EDO']
In [36]:
drops = ['d/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].drop(drops, axis = 1)
CVE_EDO 12
In [37]:
REV_EDO = '12'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[37]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
a/
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
Estado
3.02624e+06
1.35635e+06
NaN
123199
40893.9
6693.46
1.4991e+06
12
1
Acapulco de Juárez
1.25765e+06
431807
NaN
21569.2
13682.7
342.077
790247
12
2
Acatepec
6674.6
4926.2
NaN
1146.76
2.49
0
599.152
12
3
Ahuacuotzingo
5339.5
3785.57
NaN
976.745
3.312
0
573.866
12
4
Ajuchitlán del Progreso
17097.2
12799.8
NaN
1622.97
209.179
2.914
2462.34
12
5
Alcozauca de Guerrero
5256.97
4046.31
NaN
677.312
0
0
533.35
12
In [38]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[38]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'a/',
'Alumbrado\npúblico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'Agrícola',
'Industrial y \nde servicios',
'CVE_EDO']
In [39]:
drops = ['a/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].drop(drops, axis = 1)
CVE_EDO 16
In [41]:
REV_EDO = '16'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[41]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
d/
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
Estado
6810375.585
1662398.634
192716.730
105454.377
392576
NaN
4457230.124
16
1
Acuitzio
5412.759
2735.813
525.145
193.394
901.769
NaN
1056.638
16
2
Aguililla
19403.611
6161.783
770.111
199.477
9173.73
NaN
3098.513
16
3
Álvaro Obregón
14302.270
5814.693
632.292
624.154
2955.29
NaN
4275.837
16
4
Angamacutiro
10582.273
4315.811
881.121
473.761
3266.76
NaN
1644.823
16
5
Angangueo
3249.187
1837.643
366.370
21.725
0
NaN
1023.449
16
In [42]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[42]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'Alumbrado\npúblico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'Agrícola',
'd/',
'Industrial y \nde servicios',
'CVE_EDO']
In [43]:
drops = ['d/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].drop(drops, axis = 1)
CVE_EDO 18
In [44]:
REV_EDO = '18'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[44]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
d/
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
Estado
1582233.916
656520.028
38115.838
29723.977
13561.358
NaN
844312.715
18
1
Acaponeta
50970.420
22690.196
1316.462
476.596
543.925
NaN
25943.241
18
2
Ahuacatlán
10749.127
6273.794
391.386
280.442
653.962
NaN
3149.543
18
3
Amatlán de Cañas
10012.917
5295.400
431.327
615.458
1879.160
NaN
1791.572
18
4
Bahía de Banderas
519158.867
145011.987
9121.276
10696.325
2496.600
NaN
351832.679
18
5
Compostela
96804.858
46462.406
1889.043
4570.057
1006.421
NaN
42876.931
18
In [45]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[45]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'Alumbrado\npúblico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'Agrícola',
'd/',
'Industrial y \nde servicios',
'CVE_EDO']
In [46]:
drops = ['d/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].drop(drops, axis = 1)
CVE_EDO 26
In [47]:
REV_EDO = '26'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[47]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
Alumbrado
público
Bombeo de aguas
potables y negras
Agrícola
d/
Industrial y
de servicios
CVE_EDO
0
Estado
1.025362e+07
3904402.438
105177.104
153968.072
1186227.796
NaN
4903842.354
26
1
Aconchi
4.740577e+03
2729.406
135.093
396.553
361.925
NaN
1117.600
26
2
Agua Prieta
1.979518e+05
62721.872
1914.842
10821.555
1038.627
NaN
121454.918
26
3
Alamos
9.046326e+04
19835.829
834.140
776.354
41.839
NaN
68975.100
26
4
Altar
1.137915e+05
13442.925
504.275
2546.795
63375.163
NaN
33922.348
26
5
Arivechi
1.098762e+03
839.499
91.947
27.683
0.000
NaN
139.633
26
In [48]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[48]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'Alumbrado\npúblico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras',
'Agrícola',
'd/',
'Industrial y \nde servicios',
'CVE_EDO']
In [49]:
drops = ['d/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].drop(drops, axis = 1)
CVE_EDO 29
In [50]:
REV_EDO = '29'
ventasdic[REV_EDO].head(6)
Out[50]:
NOM_MUN
Total
Doméstico
a/
Alumbrado
público
b/
Bombeo de aguas
potables y negras
c/
Agrícola
d/
Industrial y
de servicios
e/
CVE_EDO
0
29
1
Estado
1.91102e+06
336643
NaN
62097.5
NaN
54982.6
NaN
18360.9
NaN
1.43893e+06
NaN
29
2
Acuamanala de Miguel Hidalgo
11794.7
1479.77
NaN
264.946
NaN
443.276
NaN
123.615
NaN
9483.08
NaN
29
3
Amaxac de Guerrero
5232.96
2972.74
NaN
306.999
NaN
539.767
NaN
93.063
NaN
1320.39
NaN
29
4
Apetatitlán de Antonio Carvajal
52555
4251.49
NaN
807.129
NaN
800.246
NaN
0
NaN
46696.2
NaN
29
5
Apizaco
314063
24338
NaN
2889.19
NaN
2508.17
NaN
73.532
NaN
284254
NaN
29
In [51]:
list(ventasdic[REV_EDO])
Out[51]:
['NOM_MUN',
'Total',
'Doméstico',
'a/',
'Alumbrado\npúblico',
'\nb/',
'Bombeo de aguas\npotables y negras',
'\nc/',
'Agrícola',
'd/',
'Industrial y\nde servicios',
'\ne/',
'CVE_EDO']
In [52]:
drops = ['a/', '\nb/', '\nc/', 'd/', '\ne/'] # Nombres de las columnas que se van a eliminar
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].drop(drops, axis = 1)
In [53]:
old_colnames = list(ventasdic[REV_EDO])
new_colnames = list(ventasdic['09'])
colnames = {i:j for i,j in zip(old_colnames,new_colnames)}
ventasdic[REV_EDO] = ventasdic[REV_EDO].rename(columns = colnames) # Normalizacion
Consolidacion de dataframe
Todos los dataframes se guardarán como un solo archivo único y chingón.
In [54]:
# Unificacion de datos a un solo dataset
ventasDS = pd.DataFrame()
for CVE_EDO, dataframe in ventasdic.items():
estado = ventasdic[CVE_EDO]['NOM_MUN'][0]
print('Adjuntando {} - {} -----'.format(CVE_EDO, estado))
ventasDS = ventasDS.append(dataframe)
Adjuntando 09 - Ciudad de México -----
Adjuntando 01 - Estado -----
Adjuntando 02 - Estado -----
Adjuntando 03 - Estado -----
Adjuntando 04 - Estado -----
Adjuntando 05 - -----
Adjuntando 06 - 2015 R/ -----
Adjuntando 07 - Estado -----
Adjuntando 08 - Estado -----
Adjuntando 10 - Estado -----
Adjuntando 11 - Estado -----
Adjuntando 12 - Estado -----
Adjuntando 13 - 2015 R/ -----
Adjuntando 14 - Estado -----
Adjuntando 15 - Estado -----
Adjuntando 16 - Estado -----
Adjuntando 17 - Estado -----
Adjuntando 18 - Estado -----
Adjuntando 19 - Estado -----
Adjuntando 20 - Estado -----
Adjuntando 21 - Estado -----
Adjuntando 22 - Estado -----
Adjuntando 23 - Estado -----
Adjuntando 24 - Estado -----
Adjuntando 25 - Estado -----
Adjuntando 26 - Estado -----
Adjuntando 27 - Estado -----
Adjuntando 28 - Estado -----
Adjuntando 29 - -----
Adjuntando 30 - Estado -----
Adjuntando 31 - Estado -----
Adjuntando 32 - Estado -----
In [55]:
# Nombre final para columnas, para evitar duplicidades con otros datasets
# y para eliminar acentos que podrían causar problemas de encoding
colnames = {
'NOM_MUN':'NOM_MUN',
'Total':'Total ventas elec',
'Doméstico':'VE Domestico',
'Alumbrado\npúblico':'VE alumbrado publico',
'Bombeo de aguas \npotables y negras':'VE Bombeo agua potable y negra',
'Agrícola':'VE Agricola',
'Industrial y \nde servicios':'VE Industrial y servicios',
}
In [56]:
ventasDS = ventasDS.rename(columns=colnames)
ventasDS.head()
Out[56]:
NOM_MUN
Total ventas elec
VE Domestico
VE alumbrado publico
VE Bombeo agua potable y negra
VE Agricola
VE Industrial y servicios
CVE_EDO
0
Ciudad de México
1.45e+07
3.26089e+06
647077
409573
737
1.01817e+07
09
1
Álvaro Obregón
1.05335e+06
277293
49974.6
10039.5
0
716038
09
2
Azcapotzalco
932104
169025
25533.9
11092.4
0
726453
09
3
Benito Juárez
1.15519e+06
261104
45049.1
18201.7
0
830836
09
4
Coyoacán
1.04996e+06
269165
56786
50700.8
0
673311
09
In [57]:
# Metadatos
metadatos = {
'Nombre del Dataset': 'Anuario Geoestadistico 2017 por estado, Datos de electricidad',
'Descripcion del dataset': None,
'Disponibilidad Temporal': '2016',
'Periodo de actualizacion': 'Anual',
'Nivel de Desagregacion': 'Municipal',
'Notas': 's/n',
'Fuente': 'INEGI - Anuarios Geoestadisticos',
'URL_Fuente': 'http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/ccpv/2010/?#section',
'Dataset base': None
}
metadatos = pd.DataFrame.from_dict(metadatos, orient='index', dtype='str')
metadatos.columns = ['Descripcion']
metadatos= metadatos.rename_axis('Metadato')
metadatos
Out[57]:
Descripcion
Metadato
Nombre del Dataset
Anuario Geoestadistico 2017 por estado, Datos ...
Descripcion del dataset
None
Disponibilidad Temporal
2016
Periodo de actualizacion
Anual
Nivel de Desagregacion
Municipal
Notas
s/n
Fuente
INEGI - Anuarios Geoestadisticos
URL_Fuente
http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/ccpv/20...
Dataset base
None
In [58]:
Variables = {
'NOM_MUN':'Nombre del Municipio',
'Total ventas elec':'Total de ventas de energía electrica',
'VE Domestico':'Ventas de energia en el sector domestico (Megawatts-Hora)',
'VE alumbrado publico':'Ventas de energia en alumbrado publico (Megawatts-Hora)',
'VE Bombeo agua potable y negra':'Ventas de energia en bombeo de agua potable y negra (Megawatts-Hora)',
'VE Agricola':'Ventas de energia en el sector Agricola (Megawatts-Hora)',
'VE Industrial y servicios':'Ventas de energia en el sector industrial y de Servicios (Megawatts-Hora)',
'CVE_EDO':'Clave Geoestadistica Estatal de 2 Digitos',
}
Variables = pd.DataFrame.from_dict(Variables, orient='index', dtype='str')
Variables.columns = ['Descripcion']
Variables= Variables.rename_axis('Mnemonico')
Variables
Out[58]:
Descripcion
Mnemonico
NOM_MUN
Nombre del Municipio
Total ventas elec
Total de ventas de energía electrica
VE Domestico
Ventas de energia en el sector domestico (Mega...
VE alumbrado publico
Ventas de energia en alumbrado publico (Megawa...
VE Bombeo agua potable y negra
Ventas de energia en bombeo de agua potable y ...
VE Agricola
Ventas de energia en el sector Agricola (Megaw...
VE Industrial y servicios
Ventas de energia en el sector industrial y de...
CVE_EDO
Clave Geoestadistica Estatal de 2 Digitos
Como todo lo triste de esta vida, el dataset no tiene asignadas claves geoestadísticas municipales, por lo que será necesario etiquetarlo manualmente en Excel.
In [59]:
#Exportar dataset
file = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017'+'\\'+'electricidad.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(file)
ventasDS.to_excel(writer, sheet_name = 'DATOS')
metadatos.to_excel(writer, sheet_name ='METADATOS')
Variables.to_excel(writer, sheet_name ='VARIABLES')
writer.save()
Las siguientes columnas de código muestran el dataset después de la limpieza realizada en Excel.
In [60]:
# Muestra del dataset con claves geoestadísticas asignadas
archivo = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\VentasElectricidad.xlsx'
elec = pd.read_excel(archivo, sheetname='DATOS', dtype={'CVE_MUN':'str'})
elec = elec.set_index('CVE_MUN')
elec.head()
Out[60]:
NOM_MUN
Total ventas elec
VE Domestico
VE alumbrado publico
VE Bombeo agua potable y negra
VE Agricola
VE Iustrial y servicios
CVE_MUN
09010
Álvaro Obregón
1053345.40
277293.30
49974.58
10039.52
0.0
716038.0
09002
Azcapotzalco
932103.88
169024.59
25533.89
11092.40
0.0
726453.0
09014
Benito Juárez
1155190.91
261104.20
45049.06
18201.65
0.0
830836.0
09003
Coyoacán
1049963.15
269165.37
56786.00
50700.78
0.0
673311.0
09004
Cuajimalpa de Morelos
486602.73
109032.59
2994.41
20037.73
0.0
354538.0
El dataset limpio quedó guardado como '..\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\VentasElectricidad.xlsx'
P0701 Longitud total de la red de carreteras del municipio (excluyendo las autopistas)
Debido a la falta de estructura de los índices de parámetros de Movilidad, tuvieron que ser estandarizados manualmente en excel. Con los índices estandarizados ya es posible generar un iterador
In [62]:
# Importar dataset de índices
f_indice = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017\indices\Limpios\IndicesMovilidad.xlsx'
ds_indices = pd.read_excel(f_indice, dtype={'Numeral':'str', 'estado':'str'}).set_index('estado')
ds_indices.head()
Out[62]:
ID
Nombre
Fecha
Unidades
indice
file
estado
01
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
01
22.2
Unidades vehiculares de carga en circulación d...
Al 31 de diciembre de 2016
NaN
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
01
Gráfica 22.1
Unidades vehiculares de pasaje y de turismo en...
Al 31 de diciembre de 2016
NaN
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
01
22.3
Vehículos de motor registrados en circulación ...
Al 31 de diciembre de 2016 P/
NaN
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
01
Gráfica 22.2
Automóviles registrados en circulación por pri...
Al 31 de diciembre de 2016 P/
NaN
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Seleccionar renglones correspondientes a Longitud total de la red de carreteras (kilometros)
In [70]:
# Dataframe con índice de hojas sobre el tema "Longitud total de la red de carreteras"
dataframe = ds_indices[ds_indices['ID'] == '22.1']
dataframe.head()
Out[70]:
ID
Nombre
Fecha
Unidades
indice
file
estado
01
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
02
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Bc. 22 Transportes y comunicaciones.xls
03
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Bcs. 22 Transportes y comunicaciones.xls
04
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Cam. 22 Transportes y comunicaciones.xls
05
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Coah. 22 Transportes y comunicaciones.xls
In [71]:
len(dataframe)
Out[71]:
31
In [72]:
dataframe.index
Out[72]:
Index(['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '10', '11', '12', '13',
'14', '15', '16', '17', '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24', '25',
'26', '27', '28', '29', '30', '31', '32'],
dtype='object', name='estado')
Falta el índice para CDMX, hay que agregarlo aparte
In [73]:
ds_indices[ds_indices['ID'] == '20.16']
Out[73]:
ID
Nombre
Fecha
Unidades
indice
file
estado
09
20.16
Longitud de la red carretera libre de peaje y ...
2014, 2015 y 2016
(Kilómetros)
20. Transportes y comunicaciones
CDMX. 20 Transportes y comunicaciones.xls
In [74]:
dataframe = dataframe.append(ds_indices[ds_indices['ID'] == '20.16'])
In [76]:
# Crear columna con rutas
path = r'D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017'
dataframe['path'] = path+'\\'+dataframe.index+'\\'+dataframe['file']
dataframe.head(2)
Out[76]:
ID
Nombre
Fecha
Unidades
indice
file
path
estado
01
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\01\Ags. 22...
02
22.1
Longitud de la red carretera por municipio seg...
Al 31 de diciembre de 2016
(Kilómetros)
22. Transportes y comunicaciones
Bc. 22 Transportes y comunicaciones.xls
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\02\Bc. 22 ...
In [89]:
# Definir función para traer datos a python
unnameds = set(['Unnamed: '+str(i) for i in range(0, 50)]) # Lista 'Unnamed: x' de 0 a 50
# Esta lista se utilizará para eliminar columnas nombradas Unnamed, que por lo general no tienen datos.
def get_datos(path, sheet, estado):
temp = pd.ExcelFile(path)
temp = temp.parse(sheet, header = 6).dropna(axis = 0, how='all').dropna(axis = 1, how='all')
return temp
# Identifica los últimos renglones, que no contienen datos
# col0 = temp.columns[0] # Nombre de la columna 0, para usarlo en un chingo de lugares. Bueno 3
# try: tempnotas = temp[col0][temp[col0] == 'Nota:'].index[0] # Para las hojas que terminan en 'Notas'
# except: tempnotas = temp[col0][temp[col0] == 'a/'].index[0] # Para las hojas que terminan en 'a/'
# print(tempnotas)
#
# # Aparta los renglones después de "a/", para conocer la información que dejé fuera.
# trashes = temp.iloc[tempnotas:-1]
#
# # Elimina los renglones después de "a/"
# temp = temp.iloc[0:tempnotas]
#
# # Crear columna de estado y renombrar la primera columna para poder concatenar datframes más tarde.
# temp['CVE_EDO'] = estado
# temp = temp.rename(columns={col0:'NOM_MUN'})
# print(type(temp))
#
# return temp, trashes
Extraer datos de todas las ciudades
Por medio de una función que se aplica al dataframe, obtenemos los datos de ventas de energía eléctrica para todos los estados. Esta función incluye lineas para verificar los datasets extraidos.
In [93]:
# Funcion para extraer datos
def getdata(serie, estado):
path = serie['path']
sheet = serie['ID']
print('{}\n{}'.format('-'*30, path)) # Imprime la ruta hacia el archivo
print('Hoja: {}'.format(sheet)) # Imprime el nombre de la hoja que se va a extraer
temp = get_datos(path, sheet, estado)
print(temp.iloc[[0, -1]][temp.columns[0]])
print(list(temp))
print(('len = {}'.format(len(temp))))
return temp
In [94]:
datadic = {}
for estado in dataframe.index:
datadic[estado] = getdata(dataframe.loc[estado], estado)
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\01\Ags. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
25 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Brechas\nmejoradas']
len = 20
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\02\Bc. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
21 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Brechas\nmejoradas']
len = 16
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\03\Bcs. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
21 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Brechas\nmejoradas']
len = 15
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\04\Cam. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
26 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14']
len = 21
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\05\Coah. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
51 &
Name: Municipio , dtype: object
['Municipio ', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 8', 'Unnamed: 9', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Caminos rurales ', 'Unnamed: 16']
len = 48
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\06\Col. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
29 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 13', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Brechas\nmejoradas']
len = 22
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\07\Chis. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
133 &
Name: Municipio , dtype: object
['Municipio ', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal a/\n', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Caminos rurales ', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Brechas\nmejora-\ndas']
len = 129
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\08\Chih. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
157 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 25']
len = 151
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\10\Dgo. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
54 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Brechas\nmejoradas']
len = 49
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\11\Gto. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
59 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Brechas\nmejoradas']
len = 55
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\12\Gro. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
97 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Brechas\nmejoradas']
len = 90
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\13\Hgo. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
100 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 13', 'Brechas\nmejoradas']
len = 94
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\14\Jal. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
143 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal', 'a/', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Brechas\nmejoradas']
len = 137
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\15\Mex. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
141 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 9', 'Unnamed: 10', 'Caminos rurales c/', 'Unnamed: 13']
len = 136
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\16\Mich. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
126 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14', 'Brechas\nmejoradas']
len = 121
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\17\Mor. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
46 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14', 'Brechas\nmejoradas']
len = 41
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\18\Nay. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
35 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Brechas\nmejoradas', 'Unnamed: 21']
len = 30
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\19\Nl. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
65 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17']
len = 59
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\20\Oax. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
585 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal', 'a/', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Unnamed: 13', 'Caminos rurales ', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Brechas\nmejora-\ndas']
len = 579
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\21\Pue. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
16 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15']
len = 11
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\22\Qro. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
31 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15']
len = 27
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\23\Qroo. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
23 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 13', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 16']
len = 18
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\24\Slp. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
257 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19']
len = 250
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\25\Sin. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
32 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16']
len = 27
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\26\Son. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
88 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14']
len = 83
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\27\Tab. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
38 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal a/\na/b/', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Caminos rurales ', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Unnamed: 16', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Brechas mejoradas', 'Unnamed: 20', 'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35', 'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39']
len = 32
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\28\Tamps. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
57 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14']
len = 52
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\29\Tlax. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
1 NaN
74 &
Name: Municipio , dtype: object
['Municipio ', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Unnamed: 5', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Unnamed: 8', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 12', 'Caminos rurales ', 'Unnamed: 14']
len = 71
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\30\Ver. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
231 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Unnamed: 13', 'Unnamed: 14', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18', 'Unnamed: 19', 'Brechas\nmejoradas']
len = 225
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\31\Yuc. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
119 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 14', 'Unnamed: 15', 'Brechas\nmejoradas']
len = 114
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\32\Zac. 22 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 22.1
2 NaN
74 &
Name: Municipio, dtype: object
['Municipio', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Troncal federal a/', 'Unnamed: 7', 'Alimentadoras estatales b/', 'Unnamed: 10', 'Unnamed: 11', 'Caminos rurales', 'Unnamed: 15', 'Brechas\nmejoradas']
len = 68
------------------------------
D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\AGEO\2017\09\CDMX. 20 Transportes y comunicaciones.xls
Hoja: 20.16
1 2014
15 &
Name: Tipo de administración, dtype: object
['Tipo de administración', 'Unnamed: 1', 'Unnamed: 3', 'Total', 'Libre peaje', 'Cuota', 'Unnamed: 7']
len = 13
In [95]:
datadic.keys()
Out[95]:
dict_keys(['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '26', '27', '28', '29', '30', '31', '32', '09'])
Los datos extraídos son muy irregulares por lo que es mas rapido limpiarlos en excel.
In [98]:
#Exportar dataset
file = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\AGEO\2017'+'\\'+'Long_Carreteras_raw1.xlsx'
writer = pd.ExcelWriter(file)
for estado, dataset in datadic.items():
dataset.to_excel(writer, sheet_name = estado)
print('Se guardó dataset para {}'.format(estado))
writer.save()
Se guardó dataset para 01
Se guardó dataset para 02
Se guardó dataset para 03
Se guardó dataset para 04
Se guardó dataset para 05
Se guardó dataset para 06
Se guardó dataset para 07
Se guardó dataset para 08
Se guardó dataset para 10
Se guardó dataset para 11
Se guardó dataset para 12
Se guardó dataset para 13
Se guardó dataset para 14
Se guardó dataset para 15
Se guardó dataset para 16
Se guardó dataset para 17
Se guardó dataset para 18
Se guardó dataset para 19
Se guardó dataset para 20
Se guardó dataset para 21
Se guardó dataset para 22
Se guardó dataset para 23
Se guardó dataset para 24
Se guardó dataset para 25
Se guardó dataset para 26
Se guardó dataset para 27
Se guardó dataset para 28
Se guardó dataset para 29
Se guardó dataset para 30
Se guardó dataset para 31
Se guardó dataset para 32
Se guardó dataset para 09
In [ ]:
Content source: Caranarq/01_Dmine
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