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Prepare data for LexImpact

Project description

LexImpact Prepare Data

Ce projet regroupe les scripts permettant de préparer les données des différents projets Leximpact.

Schéma complet de préparation et d'utilisation des données

LexImpact Pipeline

Le pipeline prepare-data est donc le suivant :

Input: erfs_flat_2018.h5

01_db_reduce.ipynb

Objectif: Réduit le nombre de variables dans la base

Output: 01_erfs_reduced_2018.h5

02_db_enlarge.ipynb

Objectif: Ajoute des gens fictifs dans la base pour pouvoir calibrer

Output: 02_erfs_enlarged_2018.h5

03_db_add_rfr.ipynb

Input : CalibPote-2018-revkire.json

Objectifs:

  • Calculer le RFR dans OpenFisca
  • Calibrer le RFR ERFS_2018 sur POTE_2018

Output: 03_erfs_rfr_2018.h5

04_db_add_var

0403_db_add_var_copules.ipynb

0401_db_add_var_copules-algo_monte-carlo.ipynb

0402_db_add_var_copules-validate.ipynb

Input : ExportCopule-2018-variable.json

Objectif: Ajoute les variables issues de POTE 2018 dans la base ERFS 2018

Output: 04_erfs_var_copules_2018.h5

05_db_calib_var_copules.ipynb

Input : CalibPote-2019-variable.json

Objectifs:

  • Vieillit la base ERFS_2018 vers 2019 (nos données les plus récentes) : inflation économique et inflation des foyers
  • Calibre chacune des variables issues de POTE sur POTE 2019

Output: 05_erfs_calibrated_ff_2018_to_2019.h5

06_db_aging_final.ipynb

Objectifs:

  • Vieillit la base ERFS_2019 vers 2021 (année voulue pour les calculs) : inflation économique et inflation des foyers
  • Bruitage statistique de la base pour anonymisation

Output: 06_erfs_ff_2018_aged_2021.h5

How to contribute

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Hashes for leximpact_prepare_data-0.0.16.tar.gz
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SHA256 ee83fb42f8346d986b605d8b3eabf8352d7473dbf425c720af182c8675580548
MD5 ddc3ddc3e3c2553fa9996f08c0d18f43
BLAKE2b-256 d4326f2cc030e7afe0e90a2856dc69f2bfe93d78bb10971536a393e75ffd0511

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SHA256 5e2bd35a53b2bb39f06568bf1a65b82a477c0ae9547d97f0655799a3ea987c92
MD5 7bc747d493f44906111c064232d3e132
BLAKE2b-256 fa80107508a90a6a4a5ed3413ef3c609f5cf9abbb92c4d82c8e6a7629ba6e521

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