这个包包含读取POF和PNAD微数据的函数。
lerMicrodados的Python项目详细描述
{a1}{a2}{a3}{4}
在
读取PNS（path，header=True）： 在
阅读PNADContinues（年份：列表）：
每季度直接从IBGE网站阅读PNAD文件。返回一个数据帧，其中包含针对所有通知年份的数据分组。在
阅读有关包{a6}的更多信息。在
微数据
使用Python为IBGE微数据提取和读取开发的包。在
功能：- 在
读取POF（路径，标题=True）：
直接从IBGE网站下载的.zip文件中读取POF 2017/2018微数据
并将数据导出为.csv文件。在
- 路径：path to.zip
- header:boolean，默认为True，添加变量title作为每个列的名称。在
- 格式：生成文件的格式。{em1}.csv到{em1}.xlsx可用。在
于2020年10月23日更新。在
在 - 在
读取PNAD（路径，年份，标题=True）：
直接从IBGE网站下载的.zip文件读取PNAD 2013、2014或2015微数据
并将数据导出为.csv文件。在
- 路径：path to.zip
年份：PNAD年份。在
- header:boolean，默认为True，添加变量title作为每个列的名称。在
在
直接从IBGE网站下载的.zip文件中读取POF 2017/2018微数据 并将数据导出为.csv文件。在
- 路径：path to.zip
- header:boolean，默认为True，添加变量title作为每个列的名称。在
- 格式：生成文件的格式。{em1}.csv到{em1}.xlsx可用。在
于2020年10月23日更新。在
在直接从IBGE网站下载的.zip文件读取PNAD 2013、2014或2015微数据 并将数据导出为.csv文件。在
- 路径：path to.zip 年份：PNAD年份。在
直接从IBGE网站下载的.zip文件中读取PNS 2013微数据，并将数据导出为.csv文件。{5}建议的函数。
- 路径：zip
- header:boolean，默认为True，添加变量title作为每个列的名称。在
- 列出期望的研究年限。在
{bq 1} 在
发挥作用
{img1}
阅读有关包{a6}的更多信息。在
- 项目
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