TabNet — Ferramenta de Tabulação de Dados do SUS

http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?{arquivo_definicao}

import requests
import pandas as pd
from io import StringIO
 
def consultar_tabnet(
    url_def: str,
    linha: str,
    coluna: str,
    conteudo: str,
    periodos: list[str],
    filtros: dict = None,
) -> pd.DataFrame:
    """
    Consulta o TabNet programaticamente via POST.
 
    Args:
        url_def: URL completa do TabNet com o arquivo .def
        linha: Código da variável para linhas
        coluna: Código da variável para colunas
        conteudo: Código da métrica/conteúdo
        periodos: Lista de períodos (ex: ['2301', '2302'] para jan-fev/2023)
        filtros: Dicionário com filtros adicionais
 
    Returns:
        DataFrame com os dados tabulados
    """
    data = {
        "Linha": linha,
        "Coluna": coluna,
        "Incremento": conteudo,
        "Arquivos": periodos,
        "pesqmes1": "Digite o texto e tecle ENTER",
        "SMession": "novo",
        "SRegi": "TODAS_AS_CATEGORIAS__",
        "SEstado": "TODAS_AS_CATEGORIAS__",
    }
 
    if filtros:
        data.update(filtros)
 
    response = requests.post(url_def, data=data)
    response.encoding = "iso-8859-1"
 
    # O TabNet retorna HTML; é necessário parsear a tabela
    # Esta é uma abordagem simplificada
    tabelas = pd.read_html(StringIO(response.text), header=0)
 
    if tabelas:
        return tabelas[0]
    return pd.DataFrame()
 
 
# Exemplo: óbitos por UF, ano 2022
url = "http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/deftohtm.exe?sim/cnv/obt10uf.def"
df = consultar_tabnet(
    url_def=url,
    linha="Unidade_da_Federação",
    coluna="não ativa",
    conteudo="Óbitos_p/Residênc",
    periodos=["obt10uf.dbf"],
)
 
print("Óbitos por UF (TabNet):")
print(df.head())

# Instalação: pip install tabnet-datasus
# Nota: esta biblioteca simplifica o acesso ao TabNet
 
import pandas as pd
 
# Abordagem alternativa: usar requests diretamente com parâmetros conhecidos
# para baixar dados em CSV do TabNet
 
url_csv = "http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/tabcgi.exe?sim/cnv/obt10uf.def"
 
# Os parâmetros exatos variam por tabulação
# Consulte a interface web para identificar os valores corretos
params = {
    "Linha": "Unidade_da_Federação",
    "Coluna": "Ano_do_Óbito",
    "Incremento": "Óbitos_p/Residênc",
    "Arquivos": ["obtbr22.dbf", "obtbr21.dbf"],
    "formato": "table",
}
 
response = requests.post(url_csv, data=params)
response.encoding = "iso-8859-1"
 
# Parse do resultado
tabelas = pd.read_html(StringIO(response.text), decimal=",", thousands=".")
if tabelas:
    df = tabelas[0]
    print(df)

# O PySUS inclui funções auxiliares para consultas ao TabNet
from pysus.online_data import parquet_to_dataframe
 
# Para a maioria dos casos, é mais prático usar PySUS para baixar
# os microdados completos e fazer a tabulação localmente:
 
from pysus.online_data.SIM import download
import pandas as pd
 
# Baixar microdados e tabular localmente
dados = download(states=["SP"], years=[2022])
df = dados.to_dataframe()
 
# Tabulação equivalente ao TabNet: óbitos por causa e faixa etária
tabela = pd.crosstab(
    df["CAUSABAS"].str[:3],  # Capítulo CID-10 (3 caracteres)
    df["SEXO"].map({"1": "Masculino", "2": "Feminino"}),
    margins=True,
)
 
print("Tabulação equivalente ao TabNet — Óbitos por CID-10 e sexo:")
print(tabela.head(10))