PNAD Contínua — Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios

import requests
import pandas as pd
 
# Taxa de desocupação por UF — último trimestre
url = "https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/4099/n3/all/v/4099/p/last"
 
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
dados = response.json()
 
# Converter para DataFrame (primeira linha é cabeçalho)
df = pd.DataFrame(dados[1:])
df.columns = dados[0].values()
 
df["Valor"] = pd.to_numeric(df["Valor"], errors="coerce")
 
print("Taxa de desocupação por UF (%):")
print(
    df[["Unidade da Federação", "Valor"]]
    .sort_values("Valor", ascending=False)
    .to_string(index=False)
)

import requests
import pandas as pd
 
# Taxa de desocupação — Brasil — últimos 20 trimestres
url = "https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/4099/n1/all/v/4099/p/last%2020"
 
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
dados = response.json()
 
df = pd.DataFrame(dados[1:])
df.columns = dados[0].values()
df["Valor"] = pd.to_numeric(df["Valor"], errors="coerce")
 
print("Evolução da taxa de desocupação (%):")
for _, row in df.iterrows():
    print(f"  {row['Trimestre (Código)']}: {row['Valor']:.1f}%")

import pandas as pd
 
# Após download dos microdados do site do IBGE
# https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/trabalho/17270-pnad-continua.html
 
df = pd.read_csv(
    "PNADC_2024_trimestre1.csv",
    sep=",",
    dtype=str,
)
 
print(f"Total de registros: {len(df):,}")
 
# Calcular taxa de desocupação (VD4002: condição de ocupação)
df["peso"] = pd.to_numeric(df["V1028"], errors="coerce")
df["VD4002"] = pd.to_numeric(df["VD4002"], errors="coerce")
 
# VD4002: 1=Ocupado, 2=Desocupado
pea = df[df["VD4002"].isin([1, 2])]
desocupados = pea[pea["VD4002"] == 2]["peso"].sum()
total_pea = pea["peso"].sum()
 
taxa = (desocupados / total_pea) * 100
print(f"Taxa de desocupação calculada: {taxa:.1f}%")