In [79]:
import sys
sys.path.insert(0, '../')
from util.tabelas import LerTabelas
from util.dados import DadosLDO
from util.resultados import calc_resultados
from util.graficos import plot_erros, plot_resultados
import modelos.fazenda as fz
In [80]:
# Período de projeção
periodo = list(range(2015, 2061))
# Arquivo com os dados da Fazenda
arquivo = '../dados/dados_fazenda.xlsx'
# Abri o arquivo
dados = LerTabelas(arquivo)
# Obtem as tabelas e armazena nos dicionários correspondentes
populacao = dados.get_tabelas(dados.ids_pop_ibge)
populacao_pnad = dados.get_tabelas(dados.ids_pop_pnad+['SegPrivPnadH', 'SegPubPnadH', 'SegUrbPnadH', 'SegUrbSmPnadH', 'SegUrbAcimPnadH'])
# Calcula taxas de urbanização, participação e ocupação
taxas = fz.calc_taxas(populacao_pnad, periodo)
# Calcula: Pop Urbana|Rural, PEA e Pop Ocupada,
# Contribuintes, Segurados
segurados = fz.calc_demografia(populacao, taxas)
In [81]:
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
fig, ax = plt.subplots()
ids = ['PopIbgeH', 'PopUrbH', 'PeaUrbH', 'OcupUrbH']
for i in ids:
ax.plot(populacao[i][2015], label=i)
ax.plot(segurados['CsmUrbH'][2015], '--', label='CsmUrbH')
ax.plot(segurados['CaUrbH'][2015], '--', label='CaUrbH')
ax.set_ylabel('Quantidades')
ax.set_xlabel('Idade')
ax.set_title('Decomposição da população de homens Urbanos em 2015')
ax.legend()
plt.show()
In [82]:
fig, ax = plt.subplots()
teste = segurados['CsmUrbH'][2015] + segurados['CaUrbH'][2015]
ax.plot(populacao['OcupUrbH'][2015], label='OcupUrbH')
ax.plot(segurados['CsmUrbH'][2015], '--', label='CsmUrbH')
ax.plot(segurados['CaUrbH'][2015], '--', label='CaUrbH')
ax.plot(teste, '*', label='CaUrbH+CsmUrbH')
ax.set_ylabel('Quantidades')
ax.set_xlabel('Idade')
ax.set_title('Decomposição da população de homens Urbanos em 2015')
ax.legend()
plt.show()
In [83]:
fig, ax = plt.subplots()
segtotal = populacao_pnad['SegPrivPnadH'][2014] + populacao_pnad['SegPubPnadH'][2014]
ax.plot(populacao['OcupUrbH'][2014],label='OcupUrbH')
ax.plot(populacao_pnad['PopOcupUrbPnadH'][2014], label='PopOcupUrbPnadH')
ax.plot(populacao_pnad['SegPrivPnadH'][2014], label='SegPrivPnadH')
ax.plot(populacao_pnad['SegPubPnadH'][2014], label='SegPubPnadH')
ax.plot(segtotal, '--', label='SegPriv + SegPub')
ax.set_ylabel('Quantidades')
ax.set_xlabel('Idade')
ax.set_title('Decomposição da população de homens Urbanos em 2014')
ax.legend()
plt.show()
In [87]:
fig, ax = plt.subplots()
segtotal = populacao_pnad['SegUrbSmPnadH'][2014] + populacao_pnad['SegUrbAcimPnadH'][2014]
ax.plot(populacao_pnad['SegUrbPnadH'][2014], label='SegUrbPnadH')
ax.plot(populacao_pnad['SegUrbSmPnadH'][2014], label='SegUrbSmPnadH')
ax.plot(populacao_pnad['SegUrbAcimPnadH'][2014], label='SegUrbAcimPnadH')
ax.plot(segtotal, '*', label='SegUrbSm + SegUrbAcim')
ax.set_ylabel('Quantidades')
ax.set_xlabel('Idade')
ax.set_title('Decomposição dos Segurados de homens Urbanos em 2014')
ax.legend()
plt.show()
In [85]:
dados.ids_pop_pnad
Out[85]:
In [ ]: