DENATRAN/RENAVAM — Frota de Veículos

import pandas as pd
 
# Download da planilha de frota por município
# https://www.gov.br/transportes/pt-br/assuntos/transito/conteudo-Senatran/frota-de-veiculos
df = pd.read_excel(
    "frota_por_municipio_202412.xlsx",
    dtype=str,
)
 
print(f"Total de registros: {len(df):,}")
print(f"Colunas: {list(df.columns)}")
 
# Converter total para numérico
df["TOTAL"] = pd.to_numeric(df["TOTAL"], errors="coerce")
 
# Top 10 municípios por frota
top10 = df.nlargest(10, "TOTAL")[["MUNICIPIO", "UF", "TOTAL"]]
print("\nTop 10 municípios por frota de veículos:")
print(top10.to_string(index=False))

import pandas as pd
 
# Frota por UF
df_frota = pd.read_excel("frota_por_uf_202412.xlsx", dtype=str)
df_frota["TOTAL"] = pd.to_numeric(df_frota["TOTAL"], errors="coerce")
 
# População estimada por UF (dados do IBGE)
# Exemplo simplificado
populacao_uf = {
    "SP": 46_000_000, "MG": 21_000_000, "RJ": 17_000_000,
    "BA": 15_000_000, "PR": 11_500_000, "RS": 11_400_000,
}
 
df_frota["POPULACAO"] = df_frota["UF"].map(populacao_uf)
df_frota["VEICULOS_PER_CAPITA"] = df_frota["TOTAL"] / df_frota["POPULACAO"]
 
resultado = df_frota.dropna(subset=["POPULACAO"]).sort_values(
    "VEICULOS_PER_CAPITA", ascending=False
)
 
print("Veículos per capita por UF:")
print(resultado[["UF", "TOTAL", "VEICULOS_PER_CAPITA"]].to_string(index=False))