Benefícios INSS — Aposentadorias, Pensões e Auxílios

import pandas as pd
 
# Baixar o CSV do portal dados.gov.br
# Exemplo: benefícios concedidos em dezembro/2024
url = "https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados/inss-beneficios-concedidos"
 
# Após download manual do CSV
df = pd.read_csv(
    "beneficios_concedidos_202412.csv",
    sep=";",
    encoding="latin-1",
    dtype=str,
    decimal=","
)
 
print(f"Total de benefícios concedidos: {len(df):,}")
print(f"Colunas: {list(df.columns)}")
 
# Distribuição por espécie de benefício
contagem = df["ESPECIE"].value_counts().head(10)
print("\nTop 10 espécies de benefício:")
print(contagem)

import pandas as pd
 
df = pd.read_csv(
    "beneficios_emitidos_202412.csv",
    sep=";",
    encoding="latin-1",
    dtype=str,
    decimal=","
)
 
# Converter valor para numérico
df["VALOR"] = pd.to_numeric(
    df["VALOR"].str.replace(".", "").str.replace(",", "."),
    errors="coerce"
)
 
# Total de benefícios e valor médio por UF
resumo = (
    df.groupby("UF")
    .agg(
        total_beneficios=("VALOR", "count"),
        valor_medio=("VALOR", "mean"),
        valor_total=("VALOR", "sum"),
    )
    .sort_values("total_beneficios", ascending=False)
)
 
print("Benefícios emitidos por UF:")
print(resumo.head(10))

import pandas as pd
import glob
 
# Ler vários meses de concessões
arquivos = sorted(glob.glob("beneficios_concedidos_2024*.csv"))
serie = []
 
for arq in arquivos:
    df = pd.read_csv(arq, sep=";", encoding="latin-1", dtype=str)
    competencia = arq[-10:-4]  # AAAAMM
    total = len(df)
    serie.append({"competencia": competencia, "total_concedidos": total})
 
serie_df = pd.DataFrame(serie)
print("Evolução mensal de benefícios concedidos:")
print(serie_df.to_string(index=False))