Base dos Dados

# 1. Instalar o pacote Python
pip install basedosdados
 
# 2. Na primeira execução, será solicitada autenticação Google
# e criação de um projeto no Google Cloud

https://basedosdados.org/api/3/action

import basedosdados as bd
 
# Consultar PIB per capita dos municípios de SP em 2020
query = """
SELECT
    m.nome AS municipio,
    p.pib / p.populacao AS pib_per_capita,
    p.pib,
    p.populacao
FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipio` AS p
JOIN `basedosdados.br_bd_diretorios_brasil.municipio` AS m
    ON p.id_municipio = m.id_municipio
WHERE p.ano = 2020
    AND m.sigla_uf = 'SP'
ORDER BY pib_per_capita DESC
LIMIT 20
"""
 
df = bd.read_sql(query, billing_project_id="seu-projeto-google-cloud")
print(df.head(20))

import basedosdados as bd
 
# Verificar se sócios de empresas foram candidatos em 2022
query = """
SELECT
    s.cnpj,
    s.nome_socio,
    s.cpf_cnpj_socio,
    c.nome_urna,
    c.sigla_partido,
    c.descricao_cargo,
    c.resultado
FROM `basedosdados.br_rf_cnpj.socios` AS s
JOIN `basedosdados.br_tse_eleicoes.candidatos` AS c
    ON s.cpf_cnpj_socio = c.cpf
WHERE c.ano = 2022
    AND c.sigla_uf = 'SP'
LIMIT 100
"""
 
df = bd.read_sql(query, billing_project_id="seu-projeto-google-cloud")
print(f"Sócios-candidatos encontrados: {len(df)}")
print(df.head())

import requests
 
BASE_CKAN = "https://basedosdados.org/api/3/action"
 
 
def buscar_datasets(termo: str):
    """
    Busca conjuntos de dados no catálogo da Base dos Dados.
 
    Args:
        termo: Palavra-chave para busca
 
    Returns:
        Lista de conjuntos encontrados
    """
    url = f"{BASE_CKAN}/package_search"
    params = {"q": termo, "rows": 10}
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()
    resultado = response.json()
    return resultado.get("result", {}).get("results", [])
 
 
# Buscar datasets sobre educação
datasets = buscar_datasets("educação")
for ds in datasets[:5]:
    print(f"- {ds.get('title', 'N/A')}")
    print(f"  Org: {ds.get('organization', {}).get('title', 'N/A')}")
    print()

def listar_tabelas(dataset_id: str):
    """
    Lista as tabelas disponíveis em um dataset.
 
    Args:
        dataset_id: Identificador do dataset (slug)
 
    Returns:
        Detalhes do dataset com lista de recursos/tabelas
    """
    url = f"{BASE_CKAN}/package_show"
    params = {"id": dataset_id}
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()
    resultado = response.json()
    return resultado.get("result", {})
 
 
# Exemplo
detalhes = listar_tabelas("br-ibge-pib")
print(f"Título: {detalhes.get('title')}")
for r in detalhes.get("resources", []):
    print(f"  - {r.get('name', 'N/A')} ({r.get('format', 'N/A')})")

import basedosdados as bd
 
query = """
SELECT
    m.nome AS municipio,
    m.sigla_uf,
    p.pib / p.populacao AS pib_per_capita,
    e.nome_urna AS prefeito_eleito,
    e.sigla_partido
FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipio` AS p
JOIN `basedosdados.br_bd_diretorios_brasil.municipio` AS m
    ON p.id_municipio = m.id_municipio
JOIN `basedosdados.br_tse_eleicoes.resultados_candidato_municipio` AS e
    ON m.id_municipio_tse = e.id_municipio_tse
WHERE p.ano = 2020
    AND e.ano = 2020
    AND e.descricao_cargo = 'PREFEITO'
    AND e.resultado = 'eleito'
ORDER BY pib_per_capita DESC
LIMIT 50
"""
 
df = bd.read_sql(query, billing_project_id="seu-projeto-google-cloud")
print(df.head(20))