Emendas Parlamentares

https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados

chave-api-dados: SEU_TOKEN_AQUI
Accept: application/json

import requests
import pandas as pd
 
API_KEY = "SEU_TOKEN_AQUI"
BASE_URL = "https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados"
 
headers = {
    "chave-api-dados": API_KEY,
    "Accept": "application/json",
}
 
 
def listar_emendas(ano: int, nome_autor: str = None, pagina: int = 1):
    """
    Lista emendas parlamentares de um ano.
 
    Args:
        ano: Ano do orçamento (ex: 2024)
        nome_autor: Nome do parlamentar autor (opcional, busca parcial)
        pagina: Número da página
 
    Returns:
        Lista de emendas em formato dict
    """
    url = f"{BASE_URL}/emendas"
    params = {
        "ano": ano,
        "pagina": pagina,
    }
    if nome_autor:
        params["nomeAutor"] = nome_autor
 
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Exemplo: emendas do ano de 2024
emendas = listar_emendas(2024)
df = pd.DataFrame(emendas)
print(f"Emendas retornadas: {len(df)}")
print(df[["codigoEmenda", "nomeAutor", "valorEmpenhado", "localidadeDoGasto"]].head())

def detalhar_emenda(codigo: str):
    """
    Obtém detalhes completos de uma emenda parlamentar.
 
    Args:
        codigo: Código da emenda
 
    Returns:
        Dicionário com detalhes da emenda
    """
    url = f"{BASE_URL}/emendas/{codigo}"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Exemplo: detalhar emenda específica
if not df.empty:
    codigo = df.iloc[0]["codigoEmenda"]
    detalhes = detalhar_emenda(codigo)
    print(f"Autor: {detalhes.get('nomeAutor', 'N/A')}")
    print(f"Valor empenhado: R$ {detalhes.get('valorEmpenhado', 0):,.2f}")
    print(f"Valor pago: R$ {detalhes.get('valorPago', 0):,.2f}")
    print(f"Localidade: {detalhes.get('localidadeDoGasto', 'N/A')}")

def todas_emendas_do_ano(ano: int, max_paginas: int = 10):
    """
    Coleta emendas de múltiplas páginas para um ano.
 
    Args:
        ano: Ano do orçamento
        max_paginas: Número máximo de páginas a consultar
 
    Returns:
        DataFrame com todas as emendas coletadas
    """
    import time
 
    todas = []
    for pagina in range(1, max_paginas + 1):
        dados = listar_emendas(ano, pagina=pagina)
        if not dados:
            break
        todas.extend(dados)
        time.sleep(2)  # Respeitar rate limit de 30 req/min
 
    return pd.DataFrame(todas)
 
 
# Coletar e analisar
df_todas = todas_emendas_do_ano(2024, max_paginas=5)
if not df_todas.empty:
    # Ranking de autores por valor empenhado
    ranking = (
        df_todas.groupby("nomeAutor")["valorEmpenhado"]
        .sum()
        .sort_values(ascending=False)
    )
    print("Top 10 parlamentares por valor empenhado:")
    print(ranking.head(10))

import requests
import pandas as pd
 
API_KEY = "SEU_TOKEN_AQUI"
BASE_URL = "https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados"
headers = {"chave-api-dados": API_KEY, "Accept": "application/json"}
 
# 1. Obter emendas de um parlamentar específico
resp = requests.get(
    f"{BASE_URL}/emendas",
    headers=headers,
    params={"ano": 2024, "nomeAutor": "NOME DO PARLAMENTAR", "pagina": 1},
)
emendas = pd.DataFrame(resp.json())
 
if not emendas.empty:
    print(f"Total de emendas: {len(emendas)}")
    print(f"Valor total empenhado: R$ {emendas['valorEmpenhado'].sum():,.2f}")
    print(f"Valor total pago: R$ {emendas['valorPago'].sum():,.2f}")
 
    # 2. Identificar localidades beneficiadas
    por_local = emendas.groupby("localidadeDoGasto")["valorPago"].sum()
    print("\nLocalidades beneficiadas:")
    print(por_local.sort_values(ascending=False).head())
 
    # 3. Próximo passo: cruzar com dados do TSE para verificar se
    #    empresas/entidades beneficiadas são doadores do parlamentar
    print("\nPróximo passo: cruzar com prestação de contas do TSE")