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 [27]:

    

fondecyt = pd.read_csv('data/tabular/fondecyt postdoc 2007-2017.csv')
fondecyt.head()


    

    
Out[27]:






  

    

      

      
año
      
n_concursados
      
n_aprobados
      
monto_solicitado
      
monto_aprobado
    
  
  

    

      
0
      
2007
      
58
      
37
      
NaN
      
922052
    
    

      
1
      
2008
      
110
      
74
      
1684744.0
      
1132227
    
    

      
2
      
2009
      
76
      
66
      
1245880.0
      
1084471
    
    

      
3
      
2010
      
140
      
80
      
6856883.0
      
3959662
    
    

      
4
      
2011
      
172
      
90
      
8686381.0
      
4662685
    
  

In [28]:

    

fondecyt=fondecyt.rename(columns = {'año':'Año', 'n_concursados':'Concursados', 'n_aprobados':'Aprobados', 
                                   'monto_solicitado':'Recursos solicitados', 'monto_aprobado':'Recursos aprobados'})
fondecyt['Tasa de aprobación']=np.round(fondecyt['Aprobados']/fondecyt['Concursados']*100,decimals=1)
fondecyt_postdoc=fondecyt.copy()
fondecyt.head()


    

    
Out[28]:






  

    

      

      
Año
      
Concursados
      
Aprobados
      
Recursos solicitados
      
Recursos aprobados
      
Tasa de aprobación
    
  
  

    

      
0
      
2007
      
58
      
37
      
NaN
      
922052
      
63.8
    
    

      
1
      
2008
      
110
      
74
      
1684744.0
      
1132227
      
67.3
    
    

      
2
      
2009
      
76
      
66
      
1245880.0
      
1084471
      
86.8
    
    

      
3
      
2010
      
140
      
80
      
6856883.0
      
3959662
      
57.1
    
    

      
4
      
2011
      
172
      
90
      
8686381.0
      
4662685
      
52.3
    
  

In [29]:

    

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

fondecyt.plot(kind='line', x='Año', y='Concursados', marker='o', markersize=10, ax=ax, label='Postdoc Concursados')
fondecyt.plot(kind='line', x='Año', y='Aprobados', marker='o', markersize=10, ax=ax, label='Postdoc Aprobados')
ax.set_xlim([2006.5,2017.5])
ax.set_ylim([0,1300])
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0, 1400, 100))
ax.legend(loc=2)

fondecyt.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([2006.5,2017.5])
ax2.xaxis.set_ticks(np.arange(2007, 2018, 1))
ax2.grid(linestyle='--')
ax2.legend(loc=1)

ax.set_title('Estadística Proyectos Fondecyt de Postdoctorado')
ax.set_ylabel('Número de proyectos / año')
ax2.set_ylabel('Tasa (%)')

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


    

In [30]:

    

fondecyt = pd.read_csv('data/tabular/fondecyt iniciacion 2007-2017.csv')
fondecyt.head()


    

    
Out[30]:






  

    

      

      
año
      
n_concursados
      
n_aprobados
      
monto_solicitado
      
monto_aprobado
    
  
  

    

      
0
      
2007
      
357
      
128
      
NaN
      
NaN
    
    

      
1
      
2008
      
350
      
181
      
NaN
      
NaN
    
    

      
2
      
2009
      
439
      
134
      
NaN
      
NaN
    
    

      
3
      
2010
      
489
      
168
      
25623402.0
      
8487191.0
    
    

      
4
      
2011
      
525
      
262
      
28836874.0
      
14019657.0
    
  

In [31]:

    

fondecyt=fondecyt.rename(columns = {'año':'Año', 'n_concursados':'Concursados', 'n_aprobados':'Aprobados', 
                                   'monto_solicitado':'Recursos solicitados', 'monto_aprobado':'Recursos aprobados'})
fondecyt['Tasa de aprobación']=np.round(fondecyt['Aprobados']/fondecyt['Concursados']*100,decimals=1)
fondecyt_iniciacion=fondecyt.copy()
fondecyt.head()


    

    
Out[31]:






  

    

      

      
Año
      
Concursados
      
Aprobados
      
Recursos solicitados
      
Recursos aprobados
      
Tasa de aprobación
    
  
  

    

      
0
      
2007
      
357
      
128
      
NaN
      
NaN
      
35.9
    
    

      
1
      
2008
      
350
      
181
      
NaN
      
NaN
      
51.7
    
    

      
2
      
2009
      
439
      
134
      
NaN
      
NaN
      
30.5
    
    

      
3
      
2010
      
489
      
168
      
25623402.0
      
8487191.0
      
34.4
    
    

      
4
      
2011
      
525
      
262
      
28836874.0
      
14019657.0
      
49.9
    
  

In [32]:

    

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

fondecyt.plot(kind='line', x='Año', y='Concursados', marker='o', markersize=10, ax=ax, label='Proyectos Concursados')
fondecyt.plot(kind='line', x='Año', y='Aprobados', marker='o', markersize=10, ax=ax, label='Proyectos Aprobados')
ax.set_xlim([2006.5,2017.5])
ax.set_ylim([0,1300])
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(0, 1400, 100))
ax.legend(loc=2)

fondecyt.plot(kind='line', x='Año', y='Tasa de aprobación', color='red', grid=False, ax=ax2)
ax2.set_ylim([0,100])
ax2.yaxis.set_ticks(np.arange(0,110,10))
ax2.set_xlim([2006.5,2017.5])
ax2.xaxis.set_ticks(np.arange(2007, 2018, 1))
ax2.grid(linestyle='--')
ax2.legend(loc=1)

ax.set_title('Estadística Proyectos Fondecyt de Iniciación')
ax.set_ylabel('Número de proyectos / año')
ax2.set_ylabel('Tasa (%)')

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


    

In [ ]:

    




    

In [ ]: