Mecanismo de busca e repositório de bases de dados brasileiras e internacionais.
Versões atuais do pacote:
R | Python |
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Organizamos, tratamos e disponibilizamos bases de dados públicas difíceis de se manusear e disponibilizamos as mesmas no nosso mecanismo de busca e num datalake público de forma fácil e simples para que a única preocupação de quem as utiliza seja qual pergunta fazer aos dados. Uma simples consulta de SQL é o suficiente para cruzamento das bases que você desejar - sem nunca mais precisar procurar, baixar, tratar, comprar um servidor e subir clusters na nuvem.
Nosso repositório traz acesso, rapidez, escala, facilidade, economia, curadoria, e transparência ao cenário de dados no Brasil.
pip install basedosdados
É necessário criar um projeto para que você possa fazer as queries no nosso repositório. Ter um projeto é de graça e basta ter uma conta Google (seu gmail por exemplo).
Caso não tenha ainda um projeto, veja aqui como criar um projeto no Google Cloud.
Se possível, armazene suas credenciais em um arquivo dotenv
:
"billing_project_id=<suas_credenciais_do_projeto>" >> .env
import basedosdados as bd
df = bd.read_table('br_ibge_pib', 'municipios', billing_project_id="<YOUR-PROJECT>")
Caso esteja acessando da primeira vez, vão aparecer alguns passos na tela para autenticar seu projeto - basta segui-los!
import basedosdados as bd
# Bens dos candidatos de Tocantins em 2020
query = """
SELECT *
FROM `basedosdados.br_tse_eleicoes.bens_candidato`
WHERE ano = 2020
AND sigla_uf = 'TO'
"""
df = bd.read_sql(query, billing_project_id="<YOUR-PROJECT>")
Caso esteja acessando da primeira vez, vão aparecer alguns passos na tela para autenticar seu projeto - basta segui-los!
import basedosdados as bd
bd.list_datasets()
Para saber mais, veja os exemplos ou a documentação da API
install.packages("basedosdados")
# ou a versão de desenvolvimento
devtools::install_github("basedosdados/mais", subdir = "r-package")
library(basedosdados)
set_billing_id("id do seu projeto aqui") # autenticação para acesso aos dados
pib_per_capita <- "
SELECT
pib.id_municipio ,
pop.ano,
pib.PIB / pop.populacao * 1000 as pib_per_capita
FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipios` as pib
INNER JOIN `basedosdados.br_ibge_populacao.municipios` as pop
ON pib.id_municipio = pop.id_municipio AND pib.ano = pop.ano"
(data <- read_sql(pib_per_capita)) # leia os dados em memória
download(pib_per_capita, "pib_per_capita.csv") # salve os dados em disco
Acesse os códigos de análises produzidas em Workshops, Artigos, Tutoriais e Redes Sociais todas no nosso repositório de analises
Você pode contribuir de várias maneiras:
- Subindo novos conjuntos de dados
- Melhorando a documentação
- Criando tutoriais e workshops
- Melhorando nossa API em Python
- Melhorando nossa API em R
- Criando checagens automáticas de qualidade de dados e metadados (em Python)
- Melhorando nosso o UX do nosso site (React, CSS, HTML)
- Contribuindo com nossa comunicação e mídias
- Reportando bugs
- Ajudando na captação de recursos
- Nos chamando para aprensetações, simpósios e conferências