Para la construcción de indicadores de la Plataforma de Conocimiento de Ciudades Sustentables se han considerado los siguientes datos disponibles desde el módulo de Movilidad Cotidiana de la Encuesta Intercensal 2015 del INEGI:
| ID | Descripción |
|---|---|
| P0715 | Tiempo de traslado al trabajo |
| P0716 | Tiempo de traslado a la escuela |
En este documento se describen los pasos llevados a cabo para estandarizar los datos disponibles desde la encuesta intercensal y utilizarlos para la construcción de parámetros. Las limpieza se realiza utilizando Python 3.
De los parámetros listados, no es posible obtener P0602 dentro del alcance de este proceso, debido a que los datos de focos ahorradores no fueron incluidos por INEGI en su agregación municipal de datos tabulados. Sería posible construir este parámetro desde los microdatos, para lo cual se requiere un proceso individual que recree la metodología utilizada por INEGI.
PCCS : Plataforma de Conocimiento de Ciudades Sustentables
Dataset : Conjunto de datos que tratan acerca de un tema.
Dataset fuente : Dataset como se encuentra disponible para su descarga en la página de la fuente de información.
Dataframe : Estructura bidimensional de datos, compuesta por filas que contienen casos y columnas que contienen variables.
Dataset estandar : Dataframe procesado para el uso de la PCCS, etiquetado con la clave geoestadística Municipal de 5 dígitos de INEGI.
In [1]:
# Librerias utilizadas
import pandas as pd
import sys
import urllib
import os
import numpy as np
In [2]:
# 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()))
La descarga de datos se realiza desde el sitio Beta de INEGI. Los datos de la Encuesta Intercensal 2015 se encuentran en http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/intercensal/
Existen tres maneras de descargar la información:
La manera más conveniente es descargar los datos estatales, pues la primera no entregaría datos relevantes para la construccion de indicadores de la PCCS y la segunda requeriría dedicar una gran cantidad de tiempo y esfuerzo para recrear la interpretacion realizada por INEGI. Todos los indicadores que se utilizarán para la construccion de la PCCS se encuentran en la encuesta de Vivienda, por lo que únicamente se descargará el paquete de datos de esta encuesta
In [3]:
# LIGAS PARA DESCARGA DE ARCHIVOS
# Las ligas para descarga tienen una raiz URL común que cambia
# dependiendo del indicador y estado que se busque descargar
url = r'http://www.beta.inegi.org.mx/contenidos/Proyectos/enchogares/especiales/intercensal/2015/tabulados/'
indicador = r'14_vivienda_'
raiz = url+indicador
links = {
'01' : raiz+'ags.xls',
'02' : raiz+'bc.xls',
'03' : raiz+'bcs.xls',
'04' : raiz+'cam.xls',
'05' : raiz+'coah.xls',
'06' : raiz+'col.xls',
'07' : raiz+'chis.xls',
'08' : raiz+'chih.xls',
'09' : raiz+'cdmx.xls',
'10' : raiz+'dgo.xls',
'11' : raiz+'gto.xls',
'12' : raiz+'gro.xls',
'13' : raiz+'hgo.xls',
'14' : raiz+'jal.xls',
'15' : raiz+'mex.xls',
'16' : raiz+'mich.xls',
'17' : raiz+'mor.xls',
'18' : raiz+'nay.xls',
'19' : raiz+'nl.xls',
'20' : raiz+'oax.xls',
'21' : raiz+'pue.xls',
'22' : raiz+'qro.xls',
'23' : raiz+'qroo.xls',
'24' : raiz+'slp.xls',
'25' : raiz+'sin.xls',
'26' : raiz+'son.xls',
'27' : raiz+'tab.xls',
'28' : raiz+'tamps.xlsz',
'29' : raiz+'tlax.xls',
'30' : raiz+'ver.xls',
'31' : raiz+'yuc.xls',
'32' : raiz+'zac.xls'
}
Las ligas quedan almacenadas en un diccionario de python en el que key = 'Clave Geoestadística Estatal'; y value = 'liga para descarga'. Por ejemplo, '09' es la clave geoestadística para la Ciudad de México. Si al diccionario links le solicitamos el valor de la key '09', nos regresa la liga para descargar los indicadores de vivienda de la Ciudad de México, como se muestra a continuación:
In [4]:
print(links['09'])
Con el diccionario de ligas ya es posible descargar los archivos en una carpeta local para poder procesarlos.
In [5]:
# Descarga de archivos a carpeta local
destino = r'D:\PCCS\00_RawData\01_CSV\Intercensal2015\estatal\14. Vivienda'
archivos = {} # Diccionario para guardar memoria de descarga
for k,v in links.items():
archivo_local = destino + r'\{}.xls'.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))
Cada archivo tiene la misma estructura y contiene los datos de vivienda de 2015 levantados en la encuesta intercensal. La primera hoja, 'Índice', incluye un listado de las hojas y datos que contiene cada libro. Este índice se tomará como referencia para la minería de datos:
In [6]:
pd.options.display.max_colwidth = 150
df = pd.read_excel(archivos['01'],
sheetname = 'Índice',
skiprows = 6,
usecols = ['Tabulado', 'Título'],
dtype = {'Tabulado' : 'str'},
).set_index('Tabulado')
df
Out[6]:
La columna 'Tabulado' contiene el nombre de la hoja, mientras que 'Titulo' describe los datos de la misma. Para la construcción de parámetros de la PCCS se utilizarán las siguientes hojas:
| HOJA | PARAMETRO | DESCRIPCION |
|---|---|---|
| 24/25 | P0101 | Porcentaje de viviendas con agua entubada |
| 26 | P0102 | Porcentaje de viviendas que cuentan con descarga a una red de alcantarillado. |
| 26 | P0403 | Viviendas con drenaje |
| 02 | P0404 | Viviendas con piso de tierra |
| 23 | P0603 | Viviendas particulares habitadas con calentador de agua (boiler) |
| 08 | P0611 | Viviendas que utilizan leña o carbón para cocinar |
| 09 | P0612 | Viviendas que utilizan leña o carbón para cocinar, que disponen de estufa o fogón con chimenea |
| 08 | P0613 | Viviendas habitadas que utilizan gas para cocinar |
| 19 | P1004 | Forma de eliminación de residuos |
| 21 | P1010 | Porcentaje de viviendas de reutilización de residuos |
| 20 | P1011 | Porcentaje de viviendas que separan sus residuos en orgánicos e inorgánicos |
| 16 | P0601 | Viviendas particulares habitadas con electricidad |
Los siguientes parámetros se pueden obtener desde otras fuentes, pero se incluirán en esta minería por encontrarse también disponibles para 2015 en este dataset.
| HOJA | PARAMETRO | DESCRIPCION |
|---|---|---|
| 23 | P0604 | Viviendas particulares habitadas con calentador solar |
| 23 | P0605 | Viviendas particulares habitadas con panel fotovoltaico |
A partir de las hojas identificadas y asociadas con parámetros, es necesario crear un dataframe estándar que sea de fácil lectura para sistemas informáticos y permita la creación de parámetros para la PCCS. Cada hoja de las descritas anteriormente tiene un acomodo distinto de las variables y requiere un proceso diferente, aunque la secuencia general para todas las hojas será la siguiente:
1. Crear una función que sirva para extraer los datos de una hoja "tipo"
2. Correr la función sobre cada archivo de excel y juntar los datos recopilados en un solo DataFrame
3. Limpieza final al dataframe y guardadoHOJA 02: Estimadores de las viviendas particulares habitadas y su distribución porcentual según material en pisos por tamaño de localidad
1 . Funcion para extraer datos de hoja tipo
In [7]:
# Funcion para extraer datos de hoja tipo
# La funcion espera los siguientes valores:
# --- entidad: [str] clave geoestadistica de entidad de 2 digitos
# --- ruta: [str] ruta al archivo de excel que contiene la información
# --- hoja: [str] numero de hoja dentro del archivo de excel que se pretende procesar
# --- colnames: [list] nombres para las columnas de datos (Las columnas en los archivos de este
# dataset requieren ser nombradas manualmente por la configuración de los
# encabezados en los archivo fuente)
# --- skip: [int] El numero de renglones en la hoja que el script tiene que ignorar para encontrar
# el renglon de encabezados.
def cargahoja(entidad, ruta, hoja, colnames, skip):
# Abre el archivo de excel
raw_data = pd.read_excel(ruta,
sheetname=hoja,
skiprows=skip).dropna()
# renombra las columnas
raw_data.columns = colnames
# Obten Unicamente las filas con valores estimativos
raw_data = raw_data[raw_data['Estimador'] == 'Valor']
# Crea la columna CVE_MUN
raw_data['CVE_ENT'] = entidad
raw_data['ID_MUN'] = raw_data.Municipio.str.split(' ', n=1).apply(lambda x: x[0])
raw_data['CVE_MUN'] = raw_data['CVE_ENT'].map(str) + raw_data['ID_MUN']
# Borra columnas con informacion irrelevante o duplicada
del (raw_data['CVE_ENT'])
del (raw_data['ID_MUN'])
del (raw_data['Entidad federativa'])
del (raw_data['Estimador'])
raw_data.set_index('CVE_MUN', inplace=True)
return raw_data
2 . Correr funcion sobre todos los archivos de excel para extraer datos de la hoja 02
In [8]:
# correr funcion sobre todos los archivos
colnames = ['Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Pisos_Tierra',
'Pisos_Cemento o firme',
'Pisos_Mosaico, madera u otro recubrimiento',
'Pisos_No especificado']
DatosPiso = {}
for k,v in archivos.items():
print('Procesando {}'.format(v))
hoja = cargahoja(k, v, '02', colnames, 7)
DatosPiso[k] = hoja
Los datos fueron guardados como diccionario de Python, es necesario convertirlos en un DataFrame unico antes de hacer la limpieza final.
In [9]:
PisosDF = pd.DataFrame()
for k,v in DatosPiso.items():
PisosDF = PisosDF.append(v)
3 . Limpieza final del Dataframe 'Pisos': El dataframe está casi listo para ser utilizado en la construcción de indicadores, únicamente hace falta quitar algunas lineas de "basura" que tienen los datos de totales por Municipio.
In [10]:
PisosDF = PisosDF[PisosDF['Municipio'] != 'Total']
In [11]:
PisosDF.describe()
Out[11]:
HOJAS 08, 09, 16, 19, 20, 21 23, 24, 25, 26
Como se mencionó antes, todas las hojas siguen un proceso similar para la extraccion de datos, con ligeras variaciones.
1 . Funcion para extraer datos de hoja tipo
Para el resto de los archivos reutilizaremos la función "cargahoja" definida anteriormente
2 . Correr función sobre archivos de excel
Para que la función "cargahoja" pueda iterar de manera adecuada sobre todos los archivos, es necesario especificar cuales son las variaciones para cada hoja que la función va a leer. Las principales variaciones son los nombres de las columnas y la ubicación de los encabezados en cada hoja, por lo que los datos de cada hoja pueden extraerse de manera automatizada una vez que se identifique cómo va a tratar el script a cada una de las variaciones.
--- 2.1 . A continuación se definen las columnas para cada hoja:
In [12]:
# Se define un diccionario con la siguiente sintaxis: 'NUMERO DE HOJA' : [LISTA DE COLUMNAS]
dicthojas = {
'08' : [ # Combustible utilizado para cocinar
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Cocina_con_Lena o carbon',
'Cocina_con_Gas',
'Cocina_con_Electricidad',
'Cocina_con_Otro_Combustible',
'Cocina_con_Los_ocupantes_no_cocinan',
'Cocina_con_no_especificado'
],
'09' : [ # Utilizan leña o carbón para cocinar y distribucion porcentual segun disponibilidad de estufa o fogon
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas en las que sus ocupantes utilizan leña o carbon para cocinar',
'Dispone_de_estufa_o_fogon_con_chimenea',
'No dispone_de_estufa_o_fogon_con_chimenea',
'Estufa_o_fogon_no_especificado'
],
'16' : [ # Viviendas con electricidad
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Disponen_de_electricidad',
'No_disponen_de_electricidad',
'No_especificado_de_electricidad'
],
'19' : [ # Forma de eliminación de residuos
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Entregan_residuos_a_servicio_publico_de_recoleccion',
'Tiran_residuos_en_basurero_publico_colocan_en_contenedor_o_deposito',
'Queman_residuos',
'Entierran_residuos_o_tiran_en_otro_lugar',
'Eliminacion_de_residuos_no_especificado',
],
'20' : [ # Viviendas que entregan sus residuos al servicio publico y distribucion porcentual por condición de separacion
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas en las que entregan los residuos al servicio publico',
'Separan_organicos_inorganicos',
'No_separan_organicos_inorganicos',
'Separan_residuos_No_especificado'
],
'21' : [ # Separación y reutilización de residuos
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Forma de reutilizacion de residuos',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Reutilizan_residuos',
'No_reutilizan_residuos',
'No_especificado_reutilizan_residuos',
],
'23' : [ # Disponibilidad y tipo de equipamiento
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Tipo de equipamiento',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Dispone_de_Equipamiento',
'No_dispone_de_Equipamiento',
'No_especificado_dispone_de_Equipamiento'
],
'24' : [ # Disponibilidad de agua entubada según disponibilidad y acceso
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Entubada_Total',
'Entubada_Dentro_de_la_vivienda',
'Entubada_Fuera_de_la_vivienda,_pero_dentro_del_terreno',
'Acarreo_Total',
'Acarreo_De_llave_comunitaria',
'Acarreo_De_otra_vivienda',
'Acarreo_De_una_pipa',
'Acarreo_De_un_pozo',
'Acarreo_De_un_río_arroyo_o_lago',
'Acarreo_De_la_recolección_de_lluvia',
'Acarreo_Fuente_No_especificada',
'Entubada_o_Acarreo_No_especificado'
],
'25' : [ # Disponibilidad de agua entubada según fuente de abastecimiento
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares que disponen de agua entubada',
'Agua_entubada_de_Servicio_Publico',
'Agua_entubada_de_Pozo_comunitario',
'Agua_entubada_de_Pozo_particular',
'Agua_entubada_de_Pipa',
'Agua_entubada_de_Otra_Vivienda',
'Agua_entubada_de_Otro_lugar',
'Agua_entubada_de_No_especificado'
],
'26' : [ # Disponibilidad de drenaje y lugar de desalojo
'Entidad federativa',
'Municipio',
'Estimador',
'Viviendas particulares habitadas',
'Drenaje_Total',
'Drenaje_desaloja_a_Red_publica',
'Drenaje_desaloja_a_Fosa_Septica_o_Tanque_Septico',
'Drenaje_desaloja_a_Barranca_o_Grieta',
'Drenaje_desaloja_a_Rio_lago_o_mar',
'No_Dispone_de_drenaje',
'Dispone_drenaje_No_especificado',
]
}
--- 2.2 . Además de definir las columnas, es necesario definir cuántos renglones tiene que ignorar el script antes de encontrar los encabezados. Estos renglones se definen a continuación en un diccionario:
In [15]:
skiprows = {
'02' : 7, # Tipo de piso
'08' : 7, # Combustible utilizado para cocinar
'09' : 7, # Utilizan leña o carbón para cocinar y distribucion porcentual segun disponibilidad de estufa o fogon
'16' : 7, # disponibilidad de energía eléctrica
'19' : 7, # Forma de eliminación de residuos
'20' : 8, # Viviendas que entregan sus residuos al servicio publico y distribucion porcentual por condición de separacion
'21' : 7, # Separación y reutilización de residuos
'23' : 7, # Disponibilidad y tipo de equipamiento
'24' : 8, # Disponibilidad de agua entubada según disponibilidad y acceso
'25' : 7, # Disponibilidad de agua entubada según fuente de abastecimiento
'26' : 8, # Disponibilidad de drenaje y lugar de desalojo
}
2 . Correr funcion sobre todos los archivos de excel
Una vez que se tienen definidos los tratamientos que el script dará a cada variación, se extraen los datos por medio de una función iterativa hacia un diccionario de Python.
In [16]:
HojasDatos = {}
for estado, archivo in archivos.items():
print('Procesando {}'.format(archivo))
hojas = {}
for hoja, columnas in dicthojas.items():
print('---Procesando hoja {}'.format(hoja))
dataset = cargahoja(estado, archivo, hoja, columnas, skiprows[hoja])
if hoja not in HojasDatos.keys():
HojasDatos[hoja] = {}
HojasDatos[hoja][estado] = dataset
El diccionario resultante contiene los datos de cada hoja clasificados por estado. Sin embargo, la estructura de diccionarios aun requiere ser procesada para obtener dataframes estandar.
In [17]:
# Procesado de diccionarios para obtener datasets estándar
DSstandar = {}
for hoja, estado in HojasDatos.items():
print('Procesando hoja {}'.format(hoja))
tempDS = pd.DataFrame()
for cve_edo, datos in estado.items():
tempDS = tempDS.append(datos)
print('---Se agregó CVE_EDO {} a dataframe estandar'.format(cve_edo))
DSstandar[hoja] = tempDS
3 . Limpieza final de los Dataframe: Antes de habilitar los dataframes para ser utilizados en la construcción de indicadores, hace falta quitar algunas lineas de "basura" que contienen datos de totales por Municipio.
In [18]:
for hoja in DSstandar.keys():
temphoja = DSstandar[hoja]
temphoja = temphoja[temphoja['Municipio'] != 'Total']
DSstandar[hoja] = temphoja
Cada hoja en el dataset original contiene notas al final del bloque de datos que es conveniente tener en cuenta en el momento de la interpretacion de los datos. Las notas están específicadas para cada municipio con un número en superíndice, uno o dos asteriscos. Debido a que cada hoja contiene diferente información, es conveniente verificar la nomenclatura que tienen las notas para cada hoja. Si la nomenclatura llegara a ser diferente para una misma nota en diferentes estados de una misma hoja, sería necesario crear una nueva columna en los dataset estándar para especificar la nota que corresponde a cada caso.
Para verificar las notas de cada hoja se utilizará el siguiente proceso:
1 . Funcion para extraer notas
In [19]:
# Funcion para extraccion de notas de una hoja
# Espera los siguientes input:
# --- ruta: [str] Ruta al archivo de datos del dataset fuente
# --- skip: [str] El numero de renglones en la hoja que el script tiene que ignorar para encontrar
# el renglon de encabezados.
def getnotes(ruta, skip):
tempDF = pd.read_excel(ruta, sheetname=hoja, skiprows=skip) # Carga el dataframe de manera temporal
c1 = tempDF['Unnamed: 0'].dropna() # Carga únicamente la columna 1, que contiene las notas, sin valores NaN
c1.index = range(len(c1)) # Reindexa la serie para compensar los NaN eliminados en el comando anterior
indice = c1[c1.str.contains('Nota')].index[0] # Encuentra el renglon donde inician las notas
rows = range(indice, len(c1)) # Crea una lista de los renglones que contienen notas
templist = c1.loc[rows].tolist() # Crea una lista con las notas
notas = []
for i in templist:
notas.append(i.replace('\xa0', ' ')) # Guarda cada nota y reemplaza caracteres especiales por espacios simples
return notas
2 . Correr la función sobre cada hoja y extraer las notas
In [20]:
listanotas = {}
for archivo, ruta in archivos.items():
print('Procesando {} desde {}'.format(archivo, ruta))
for hoja in skiprows.keys(): # Los keys del diccionario 'skiprows' son una lista de las hojas a procesar
if hoja not in listanotas.keys():
listanotas[hoja] = {}
listanotas[hoja][archivo] = getnotes(ruta, skiprows[hoja])
Una vez que se han extraido todas las notas de las hojas, se corre un script iterativo para verificar en cuáles notas varía la nomenclatura. Este script funciona de la siguiente manera:
In [21]:
notasunicas = [] # Inicia con una lista vacía
for hoja, dict in listanotas.items(): # Itera sobre el diccionario con todas las notas
for estado, notas in dict.items(): # Itera sobre el diccionario de estados de cada hoja
for nota in notas: # Itera sobre la lista de notas que tiene cada estado
if nota not in notasunicas: # Si la nota no existe en la lista:
print('Estado: {} / Hoja {} / : Nota: {}'.format(estado, hoja, nota)) # Imprime la nota y donde se encontró
notasunicas.append(nota) # Agrega la nota al diccionario
In [22]:
for nota in notasunicas:
print(nota)
Gracias a este script podemos ver que la nomenclatura en todas las hojas es estándar, y puede agregarse como nota en los metadatos de todos los dataset estándar.
Los dataframes obtenidos a través de los procesos anteriores se guardan en libros de formato OpenXML (.xlsx) para facilitar su lectura tanto desde sistemas informáticos como por personas. Cada libro contiene 2 hojas:
| HOJA | DESCRIPCION |
|---|---|
| 02 | Material en pisos por municipio |
| 08 | Combustible utilizado para cocinar por municipio |
| 09 | Viviendas en las que sus ocupantes utilizan leña o carbón para cocinar y su distribución porcentual según disponibilidad de estufa o fogón con chimenea por municipio |
| 19 | Forma de eliminación de residuos por municipio |
| 16 | Disponibilidad de energia electrica por municipio |
| 20 | Viviendas en las que sus ocupantes entregan los residuos al servicio público de recolección o los colocan en un contenedor y su distribución porcentual |
| 21 | Condición de separación y reutilización de residuos por municipio y forma de reutilización de los residuos |
| 23 | Disponibilidad de equipamiento por municipio y tipo de equipamiento |
| 24 | Disponibilidad de agua entubada según disponibilidad y acceso |
| 25 | Disponibilidad de agua entubada según fuente del abastecimiento |
| 26 | Disponibilidad de drenaje y lugar de desalojo por municipio |
Al ser datasets que provienen de una misma fuente, comparten varios campos de metadatos por lo que los campos en común se definen una sola vez y los campos particulares serán definidos a través de una función iterativa.
In [23]:
# Creacion de metadatos comunes
metadatos = {
'Nombre del Dataset': 'Encuesta Intercensal 2015 - Tabulados de Vivienda',
'Descripcion del dataset': np.nan,
'Disponibilidad Temporal': '2015',
'Periodo de actualizacion': 'No Determinada',
'Nivel de Desagregacion': 'Municipal',
'Notas': 'Los límites de confianza se calculan al 90 por ciento.' \
'\n1 Excluye las siguientes clases de vivienda: locales no construidos para habitación, viviendas móviles y refugios.' \
'\n* Municipio censado.' \
'\n** Municipio con muestra insuficiente.',
'Fuente': 'INEGI (Microdatos)',
'URL_Fuente': 'http://www.beta.inegi.org.mx/proyectos/enchogares/especiales/intercensal/',
'Dataset base': np.nan,
}
El dataset que se procesó al principio de este estudio (Correspondiente a la hoja 02), se agrega junto con los demás datasets al diccionario de datasets estándar.
In [24]:
DSstandar['02'] = PisosDF
La función para la escritura de datasets estándar es la siguiente:
In [25]:
# Script para escritura de datasets estándar.
# La funcion espera los siguientes valores:
# --- hoja: (str) numero de hoja
# --- dataset: (Pandas DataFrame) datos que lleva la hoja
# --- metadatos: (dict) metadatos comunes para todas las hojas
# --- desc_hoja: (str) descripcion del contenido de la hoja
def escribedataset(hoja, dataset, metadatos, desc_hoja):
# Compilación de la información
datasetbaseurl = r'https://github.com/INECC-PCCS/01_Dmine/tree/master/Datasets/EI2015'
directoriolocal = r'D:\PCCS\01_Dmine\Datasets\EI2015'
archivo = hoja + '.xlsx'
tempmeta = metadatos
tempmeta['Descripcion del dataset'] = desc_hoja
tempmeta['Dataset base'] = '"' + archivo + '" disponible en \n' + datasetbaseurl
tempmeta = pd.DataFrame.from_dict(tempmeta, orient='index')
tempmeta.columns = ['Descripcion']
tempmeta = tempmeta.rename_axis('Metadato')
# Escritura de dataset estándar
destino = directoriolocal + '\\' + archivo
writer = pd.ExcelWriter(destino)
tempmeta.to_excel(writer, sheet_name ='METADATOS')
dataset.to_excel(writer, sheet_name = hoja)
writer.save()
print('Se guardó: "{}" en \n{}'.format(desc_hoja, destino))
Una vez definida la función para la escritura de datasets, se ejecuta de manera iterativa sobre los datos:
In [26]:
for hoja, dataset in DSstandar.items():
print('Procesando hoja '+hoja)
escribedataset(hoja, dataset, metadatos, df.loc[hoja][0])
Al final del proceso se generaron 10 datasets estándar:
In [27]:
for hoja in DSstandar.keys():
print('**{}.xlsx**|{}'.format(hoja, df.loc[hoja][0]))