<jupyter_start><jupyter_text>Impacto de la pandemia del COVID-19 en el empleo de las mujeres Objetivo: Determinar qué ocupaciones fueron las más afectadas, es decir reducieron su número con respecto al 2019Metodologia: Se determinó un porcentaje de incremento o decrementento del tercer trimestre del 2020 con respecto al primer trimestre del 2019 en las ocupaciones reportadas en la base de datos  Data Mexico API explorer. Posteriormente se visualizaron las 10 más afectadas en hombres y mujeres y las 10 menos afectadas en hombres y mujeres.<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("Occupation-Sex-Age Range-Quarter.csv") 
data
#Eliminación de ocupaciones no Especificadas
data_filtered = data[data['Occupation ID'] != 9999]
## Para filtrar ocupacion, sexo, quarter ID 
## ['Occupation', 'Sex', 'Quarter ID']
## Se eliminaron las columnas ['Sex ID', 'Occupation ID', 'Age Range ID', 'Age Range', 'Quarter']
data_filtered = data_filtered.drop(columns=['Sex ID', 'Occupation ID', 'Age Range ID', 'Age Range', 'Quarter'])
## Se dividieron los datos en mujeres y en hombres 
data_mujer = data_filtered[data_filtered['Sex'] == 'Mujer']
data_hombre = data_filtered[data_filtered['Sex'] == 'Hombre']
## Se eliminó la columna "sex" de ambos datos
data_mujer = data_mujer.drop(columns=['Sex'])
data_hombre = data_hombre.drop(columns=['Sex'])
## Se agrupó por ocupación y Quarter ID
data_mujer = data_mujer.groupby(['Occupation','Quarter ID']).sum()
data_hombre = data_hombre.groupby(['Occupation','Quarter ID']).sum()
## Se cambió el orden del df según la fecha para facilitar las funciones siguientes
data_mujer = data_mujer.unstack()
data_hombre = data_hombre.unstack()
## Los datos con NaN, fueron puestos por python para rellenar la tabla, sin embargo indican que no hubieron datos
## en esa fecha
## Calculo del porcentaje de decrecemento / incremento
def porce_data(data):
    for j in range(0,448):
        for i in range(1,7):
            if data.iloc[j][0] == 0:
                data.iloc[j][i] = data.iloc[j][i] * 100
            else:
                red = ((data.iloc[j][i] - data.iloc[j][0])/data.iloc[j][0])*100
                data.iloc[j][i] = red
    return data
data_mujer_porc = porce_data(data_mujer)
data_hombre_porc = porce_data(data_hombre)
data_mujer_porc 
data_hombre_porc
#### Definir las ocupaciones con mayor decremento, con la función min
### en el cuarto trimestre del 2020
min_mujer = data_mujer_porc.iloc[:,6].nsmallest(10)
min_mujer
min_hombre = data_hombre_porc.iloc[:,6].nsmallest(10)
min_hombre
type(min_hombre)
trabajos_hombre_min = min_hombre.tolist()
label_hombre_min=min_hombre.index.tolist()
trabajos_mujer_min = min_mujer.tolist()
label_mujer_min = min_mujer.index.tolist()
## Ocupaciones con mayor crecimiento
max_mujer = data_mujer_porc.iloc[:,6].nlargest(10)
max_mujer
trabajos_mujer_max = max_mujer.tolist()
label_mujer_max = max_mujer.index.tolist()
max_hombre = data_hombre_porc.iloc[:,6].nlargest(10)
max_hombre
## Formato
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['font.family'] = "serif"
trabajos_hombre_max = max_hombre.tolist()
label_hombre_max = max_hombre.index.tolist()
## En hombres
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plot

growthData = {"ocupacion": label_hombre_max + label_hombre_min,

              "porcentaje":trabajos_hombre_max + trabajos_hombre_min};

dataFrame  = pd.DataFrame(data = growthData);

dataFrame.plot.barh(x='ocupacion', y='porcentaje', title="Porcentajes en Hombres 202", color= 'purple');

plt.savefig('figura1.png', dpi=300)
plot.show(block=True);
## En mujeres
%matplotlib
## Formatos
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plot

growthData = {"ocupacion": label_mujer_max + label_mujer_min,

              "porcentaje":trabajos_mujer_max + trabajos_mujer_min};

dataFrame  = pd.DataFrame(data = growthData);

dataFrame.plot.barh(x='ocupacion', y='porcentaje', title="Porcentajes en Mujeres", color='orange');

plt.savefig('figura2.png', dpi=300)
plot.show(block=True);<jupyter_output><empty_output>
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