In [1]:

    

import pandas as pd
import sys
module_path = r'D:\PCCS\01_Dmine\Scripts'
if module_path not in sys.path:
    sys.path.append(module_path)
from VarInt.VarInt import VarInt
from classes.Meta import Meta
from Compilador.Compilador import compilar

"""
Las librerias locales utilizadas renglones arriba se encuentran disponibles en las siguientes direcciones:
SCRIPT:             | DISPONIBLE EN:
------              | ------------------------------------------------------------------------------------
VarInt              | https://github.com/INECC-PCCS/01_Dmine/tree/master/Scripts/VarInt
Meta                | https://github.com/INECC-PCCS/01_Dmine/tree/master/Scripts/Classes
Compilador          | https://github.com/INECC-PCCS/01_Dmine/tree/master/Scripts/Compilador
"""

# Documentacion del Parametro ---------------------------------------------------------------------------------------
# Descripciones del Parametro
M = Meta
M.ClaveParametro = 'P0306'
M.NombreParametro = 'Programas  de modernización catastral '
M.DescParam = 'Municipios que cuentan con un Programa de modernizacion Catastral'
M.UnidadesParam = 'Binario'
M.TituloParametro = 'PMC'                              # Para nombrar la columna del parametro
M.PeriodoParam = '2015'
M.TipoInt = 1

# Handlings
M.ParDtype = 'float'
M.TipoVar = 'C'     # (Tipos de Variable: [C]ontinua, [D]iscreta [O]rdinal, [B]inaria o [N]ominal)
M.array = []
M.TipoAgr = 'mean'

# Descripciones del proceso de Minería
M.nomarchivodataset = 'P0306'
M.extarchivodataset = 'xlsx'
M.ContenidoHojaDatos = 'Datos disponibles por municipio para 2015, utilizados para la construcción del parametro'
M.ClaveDataset = 'CNGMD'
M.ActDatos = '2015'
M.Agregacion = 'Este parámetro utiliza la variable "prog_mod", que indica si un municipio cuenta con Programa ' \
               'de Modernizacion Catastral. Para agregar la información y construir el parámetro, se verifica cuáles ' \
               'de los municipios que integran una ciudad cuentan con programa de modernizacion catastral. El valor ' \
               'del parámetro indica el porcentaje de municipios de una ciudad que cuentan con Programa de ' \
               'Modernizacion Catastral'

M.getmetafromds = 1

# Descripciones generadas desde la clave del parámetro
Meta.fillmeta(M)

M.Notas = 's/n'

# Construccion del Parámetro -----------------------------------------------------------------------------------------
# Cargar dataset inicial
dataset = pd.read_excel(M.DirFuente + '\\' + M.ArchivoDataset,
                        sheetname=M.nomarchivodataset, dtype={'ubic_geo': 'str'})
dataset.set_index('ubic_geo', inplace=True)
dataset = dataset.rename_axis('CVE_MUN')

# Generar dataset para parámetro y Variable de Integridad
columnas = 'prog_mod'
existepcat = {1:True, 2:False, 99:None}   # Reemplaza los valores de 1 o 2 con valores lógicos fáciles de usar
dataset[columnas] = dataset[columnas].map(existepcat)
dataset = dataset[~dataset[columnas].isnull()]   # Elimina los renglones en donde no hay informacion sobre PRC
par_dataset = dataset[columnas].to_frame(name = M.ClaveParametro)
par_dataset, variables_dataset = VarInt(par_dataset, dataset, tipo=M.TipoInt)

# Compilacion
compilar(M, dataset, par_dataset, variables_dataset)


    

    




---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2392             try:
-> 2393                 return self._engine.get_loc(key)
   2394             except KeyError:

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5239)()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5085)()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20405)()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20359)()

KeyError: 'P0306'

During handling of the above exception, another exception occurred:

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-85627c317d65> in <module>()
     65 
     66 # Compilacion
---> 67 compilar(M, dataset, par_dataset, variables_dataset)

D:\PCCS\01_Dmine\Scripts\Compilador\Compilador.py in compilar(M, dataset, par_dataset, variables_dataset)
     66     param_dataset = DatosLimpios.set_index('CVE_SUN')
     67     param_dataset['CVE_SUN'] = param_dataset.index
---> 68     param = param_dataset.groupby(level=0).agg(M.TipoAgr)[M.ClaveParametro]         # Agregacion por ciudad
     69     intparam = param_dataset.groupby(level=0).agg('mean')['VAR_INTEGRIDAD']    # Integridad por ciudad
     70     Tipo_Sun = integridad_parametro['EXISTENCIA']['TIPO_SUN']

C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)
   2060             return self._getitem_multilevel(key)
   2061         else:
-> 2062             return self._getitem_column(key)
   2063 
   2064     def _getitem_column(self, key):

C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _getitem_column(self, key)
   2067         # get column
   2068         if self.columns.is_unique:
-> 2069             return self._get_item_cache(key)
   2070 
   2071         # duplicate columns & possible reduce dimensionality

C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in _get_item_cache(self, item)
   1532         res = cache.get(item)
   1533         if res is None:
-> 1534             values = self._data.get(item)
   1535             res = self._box_item_values(item, values)
   1536             cache[item] = res

C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals.py in get(self, item, fastpath)
   3588 
   3589             if not isnull(item):
-> 3590                 loc = self.items.get_loc(item)
   3591             else:
   3592                 indexer = np.arange(len(self.items))[isnull(self.items)]

C:\Users\carlos.arana\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
   2393                 return self._engine.get_loc(key)
   2394             except KeyError:
-> 2395                 return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
   2396 
   2397         indexer = self.get_indexer([key], method=method, tolerance=tolerance)

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5239)()

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5085)()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20405)()

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20359)()

KeyError: 'P0306'