CVM Administradores — Diretores e Conselheiros

fre_cia_aberta_AAAA.csv                  # Metadados dos FRE entregues
fre_cia_aberta_administrador_AAAA.csv    # Dados de administradores
fre_cia_aberta_remuneracao_AAAA.csv      # Remuneração da administração
fre_cia_aberta_posicao_acionaria_AAAA.csv # Posição acionária

import pandas as pd
 
# Download do arquivo de administradores
url = (
    "https://dados.cvm.gov.br/dados/CIA_ABERTA/DOC/FRE/DADOS/"
    "fre_cia_aberta_administrador_2023.csv"
)
 
df = pd.read_csv(url, sep=";", encoding="latin-1", dtype=str)
 
print(f"Total de registros: {len(df):,}")
print(f"Colunas: {list(df.columns)}")
 
# Filtrar administradores de uma empresa (ex: Itaú Unibanco)
itau = df[df["DENOM_CIA"].str.contains("ITAU", case=False, na=False)]
print(f"\nAdministradores do Itaú: {len(itau)}")
print(itau[["NOME_ADMINISTRADOR", "CARGO", "DT_POSSE"]].to_string(index=False))

import pandas as pd
 
url = (
    "https://dados.cvm.gov.br/dados/CIA_ABERTA/DOC/FRE/DADOS/"
    "fre_cia_aberta_administrador_2023.csv"
)
 
df = pd.read_csv(url, sep=";", encoding="latin-1", dtype=str)
 
# Encontrar pessoas que atuam em mais de uma empresa
multi_empresa = (
    df.groupby("NOME_ADMINISTRADOR")["DENOM_CIA"]
    .nunique()
    .reset_index()
    .rename(columns={"DENOM_CIA": "num_empresas"})
)
 
multi = multi_empresa[multi_empresa["num_empresas"] > 1].sort_values(
    "num_empresas", ascending=False
)
 
print("Administradores que atuam em múltiplas empresas:")
print(multi.head(20).to_string(index=False))