In [1]:

    

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline
params = {'legend.fontsize': 'x-large',
          'figure.figsize': (15, 10),
         'axes.labelsize': 'x-large',
         'axes.titlesize':'x-large',
         'xtick.labelsize':'x-large',
         'ytick.labelsize':'x-large',
         'axes.titlepad': 20,
         'axes.titlesize': 24,
         'axes.labelpad': 20,
         'axes.labelsize': 20,
         'lines.linewidth': 3,
         'lines.markersize': 10,
         'xtick.labelsize': 16,
         'ytick.labelsize': 16}
plt.rcParams.update(params)
sns.color_palette("bright")

pd.set_option('display.max_rows', 500)


    

In [2]:

    

conicyt = pd.read_csv('data/tabular/conicyt doctorado nacional 2003-2017.csv')
conicyt.head()


    

    
Out[2]:






  

    

      

      
año
      
n_concursados
      
n_aprobados
    
  
  

    

      
0
      
2003
      
333
      
140
    
    

      
1
      
2004
      
477
      
200
    
    

      
2
      
2005
      
528
      
220
    
    

      
3
      
2006
      
674
      
332
    
    

      
4
      
2007
      
930
      
420
    
  

In [3]:

    

conicyt=conicyt.rename(columns = {'año':'Año', 'n_concursados':'Concursados', 'n_aprobados':'Aprobados'})
conicyt['Tasa de aprobación']=np.round(conicyt['Aprobados']/conicyt['Concursados']*100,decimals=1)
conicyt_postdoc=conicyt.copy()
conicyt.head()


    

    
Out[3]:






  

    

      

      
Año
      
Concursados
      
Aprobados
      
Tasa de aprobación
    
  
  

    

      
0
      
2003
      
333
      
140
      
42.0
    
    

      
1
      
2004
      
477
      
200
      
41.9
    
    

      
2
      
2005
      
528
      
220
      
41.7
    
    

      
3
      
2006
      
674
      
332
      
49.3
    
    

      
4
      
2007
      
930
      
420
      
45.2
    
  

In [15]:

    

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10))
ax2 = ax.twinx()

conicyt.plot(kind='line', x='Año', y='Concursados', marker='o', markersize=10, ax=ax, label='Postulaciones concursadas')
conicyt.plot(kind='line', x='Año', y='Aprobados', marker='o', markersize=10, ax=ax, label='Postulaciones seleccionadas')
ax.set_xlim([2002.5,2017.5])
ax.set_ylim([0,2000])
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0, 2100, 200))
ax.legend(loc=2)

conicyt.plot(kind='line', x='Año', y='Tasa de aprobación', color='red', grid=True, ax=ax2)
ax2.set_ylim([0,100])
ax2.yaxis.set_ticks(np.arange(0,110,10))
ax2.set_xlim([2002.5,2017.5])
ax2.xaxis.set_ticks(np.arange(2003, 2018, 1))
ax2.grid(linestyle='--')
ax2.legend(loc=1)

ax.set_title('Estadística de Becas de Doctorado Nacional')
ax.set_ylabel('Número de becas / año')
ax2.set_ylabel('Tasa (%)')

fig.savefig('figures/estadistica_becas_doctorado_nacional.pdf')
fig.savefig('figures/estadistica_becas_doctorado_nacional.png')


    

In [6]:

    

conicyt_doctorado = pd.read_csv('data/tabular/conicyt doctorado 2003-2017.csv')
conicyt_doctorado.head()


    

    
Out[6]:






  

    

      

      
año
      
doctorado_nacional
      
doctorado_extranjeros
      
doctorado_conicyt_internacional
      
doctorado_bpr_internacional
      
doctorado_becas_chile
    
  
  

    

      
0
      
2003
      
140
      
NaN
      
38.0
      
84.0
      
NaN
    
    

      
1
      
2004
      
204
      
NaN
      
38.0
      
82.0
      
NaN
    
    

      
2
      
2005
      
222
      
3.0
      
49.0
      
81.0
      
NaN
    
    

      
3
      
2006
      
311
      
30.0
      
111.0
      
86.0
      
NaN
    
    

      
4
      
2007
      
432
      
NaN
      
151.0
      
131.0
      
NaN
    
  

In [7]:

    

conicyt_doctorado=conicyt_doctorado.rename(columns = {'año':'Año'})
conicyt_doctorado['Aprobados']=conicyt_doctorado.iloc[:,1:6].sum(axis=1)
conicyt_doctorado.head()


    

    
Out[7]:






  

    

      

      
Año
      
doctorado_nacional
      
doctorado_extranjeros
      
doctorado_conicyt_internacional
      
doctorado_bpr_internacional
      
doctorado_becas_chile
      
Aprobados
    
  
  

    

      
0
      
2003
      
140
      
NaN
      
38.0
      
84.0
      
NaN
      
262.0
    
    

      
1
      
2004
      
204
      
NaN
      
38.0
      
82.0
      
NaN
      
324.0
    
    

      
2
      
2005
      
222
      
3.0
      
49.0
      
81.0
      
NaN
      
355.0
    
    

      
3
      
2006
      
311
      
30.0
      
111.0
      
86.0
      
NaN
      
538.0
    
    

      
4
      
2007
      
432
      
NaN
      
151.0
      
131.0
      
NaN
      
714.0
    
  

In [8]:

    

mineduc_doctorado=pd.read_csv("data/tabular/mineduc doctorado 2003-2017.csv")
mineduc_doctorado.head()


    

    
Out[8]:






  

    

      

      
año
      
matriculados
    
  
  

    

      
0
      
2003
      
1731.0
    
    

      
1
      
2004
      
2031.0
    
    

      
2
      
2005
      
2509.0
    
    

      
3
      
2006
      
2753.0
    
    

      
4
      
2007
      
3029.0
    
  

In [9]:

    

mineduc_doctorado=mineduc_doctorado.rename(columns = {'año':'Año', 'matriculados':'Matriculados'})
mineduc_doctorado.head()


    

    
Out[9]:






  

    

      

      
Año
      
Matriculados
    
  
  

    

      
0
      
2003
      
1731.0
    
    

      
1
      
2004
      
2031.0
    
    

      
2
      
2005
      
2509.0
    
    

      
3
      
2006
      
2753.0
    
    

      
4
      
2007
      
3029.0
    
  

In [13]:

    

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10))
ax2 = ax.twinx()
current_palette = sns.color_palette()

conicyt_doctorado.plot(kind='line', x='Año', y='Aprobados', marker='o', markersize=10, color=current_palette[1], ax=ax, label='Postulaciones seleccionadas\nDoctorado Nacional+Internacional')
ax.set_xlim([2002.5,2017.5])
ax.set_ylim([0,1800])
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0, 1900, 100))
ax.legend(loc=2)

mineduc_doctorado.plot(kind='line', x='Año', y='Matriculados', marker='o', markersize=10, color=current_palette[3], grid=True, ax=ax2, label='Matrícula Doctorado Nacional')
ax2.set_ylim([0,6000])
ax2.set_xlim([2002.5,2017.5])
ax2.xaxis.set_ticks(np.arange(2003, 2018, 1))
ax2.grid(linestyle='--')
ax2.legend(loc=1)

ax.set_title('Estadística de becas y matrículas de Doctorado')
ax.set_ylabel('Número de becas / año')
ax2.set_ylabel('Matrícula total Doctorado Nacional')

fig.savefig('figures/estadistica_becas_doctorado_nacional_internacional.pdf')
fig.savefig('figures/estadistica_becas_doctorado_nacional_internacional.png')


    

In [ ]: