Viagens a Serviço

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_viagens(
    data_ida_de: str,
    data_ida_ate: str,
    codigo_orgao: str = None,
    pagina: int = 1,
):
    """
    Lista viagens a serviço em um período.
 
    Args:
        data_ida_de: Data de ida a partir de (DD/MM/AAAA)
        data_ida_ate: Data de ida até (DD/MM/AAAA)
        codigo_orgao: Código SIAFI do órgão (opcional)
        pagina: Número da página
 
    Returns:
        Lista de viagens em formato dict
    """
    url = f"{BASE_URL}/viagens"
    params = {
        "dataIdaDe": data_ida_de,
        "dataIdaAte": data_ida_ate,
        "pagina": pagina,
    }
    if codigo_orgao:
        params["codigoOrgao"] = codigo_orgao
 
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Exemplo: viagens do Ministério da Economia em janeiro/2024
viagens = listar_viagens("01/01/2024", "31/01/2024", "25000")
df = pd.DataFrame(viagens)
print(f"Viagens retornadas: {len(df)}")
print(df[["nomeServidor", "destino", "valorDiarias", "valorPassagens"]].head())

def detalhar_viagem(viagem_id: int):
    """
    Obtém detalhes completos de uma viagem.
 
    Args:
        viagem_id: ID da viagem no Portal da Transparência
 
    Returns:
        Dicionário com detalhes da viagem
    """
    url = f"{BASE_URL}/viagens/{viagem_id}"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Exemplo: detalhar viagem
if not df.empty:
    primeiro_id = df.iloc[0]["id"]
    detalhes = detalhar_viagem(primeiro_id)
    print(f"Servidor: {detalhes.get('nomeServidor', 'N/A')}")
    print(f"Destino: {detalhes.get('destino', 'N/A')}")
    print(f"Motivo: {detalhes.get('motivo', 'N/A')}")
    print(f"Diárias: R$ {detalhes.get('valorDiarias', 0):,.2f}")
    print(f"Passagens: R$ {detalhes.get('valorPassagens', 0):,.2f}")

import time
 
 
def coletar_viagens_periodo(data_ida_de: str, data_ida_ate: str, max_paginas: int = 10):
    """
    Coleta viagens de múltiplas páginas.
 
    Args:
        data_ida_de: Data de ida a partir de (DD/MM/AAAA)
        data_ida_ate: Data de ida até (DD/MM/AAAA)
        max_paginas: Número máximo de páginas
 
    Returns:
        DataFrame com as viagens coletadas
    """
    todas = []
    for pagina in range(1, max_paginas + 1):
        dados = listar_viagens(data_ida_de, data_ida_ate, pagina=pagina)
        if not dados:
            break
        todas.extend(dados)
        time.sleep(2)  # Respeitar rate limit
 
    return pd.DataFrame(todas)
 
 
df_viagens = coletar_viagens_periodo("01/01/2024", "31/03/2024", max_paginas=5)
if not df_viagens.empty:
    # Total de gastos
    total_diarias = df_viagens["valorDiarias"].sum()
    total_passagens = df_viagens["valorPassagens"].sum()
    print(f"Total de diárias: R$ {total_diarias:,.2f}")
    print(f"Total de passagens: R$ {total_passagens:,.2f}")
    print(f"Total geral: R$ {total_diarias + total_passagens:,.2f}")
 
    # Ranking por órgão
    gastos_por_orgao = (
        df_viagens.groupby("nomeOrgao")
        .agg({"valorDiarias": "sum", "valorPassagens": "sum"})
        .assign(total=lambda x: x["valorDiarias"] + x["valorPassagens"])
        .sort_values("total", ascending=False)
    )
    print("\nTop 10 órgãos por gasto com viagens:")
    print(gastos_por_orgao.head(10))

import requests
import pandas as pd
import time
 
API_KEY = "SEU_TOKEN_AQUI"
BASE_URL = "https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados"
headers = {"chave-api-dados": API_KEY, "Accept": "application/json"}
 
# Coletar viagens de um trimestre
todas_viagens = []
for pagina in range(1, 11):
    resp = requests.get(
        f"{BASE_URL}/viagens",
        headers=headers,
        params={"dataIdaDe": "01/01/2024", "dataIdaAte": "31/03/2024", "pagina": pagina},
    )
    dados = resp.json()
    if not dados:
        break
    todas_viagens.extend(dados)
    time.sleep(2)
 
df = pd.DataFrame(todas_viagens)
if not df.empty:
    df["gastoTotal"] = df["valorDiarias"] + df["valorPassagens"]
 
    # Identificar outliers (gastos acima de 2 desvios-padrão da média)
    media = df["gastoTotal"].mean()
    desvio = df["gastoTotal"].std()
    limiar = media + 2 * desvio
 
    atipicos = df[df["gastoTotal"] > limiar]
    print(f"Viagens com gastos atípicos (> R$ {limiar:,.2f}): {len(atipicos)}")
    if not atipicos.empty:
        print(
            atipicos[["nomeServidor", "destino", "gastoTotal", "motivo"]]
            .sort_values("gastoTotal", ascending=False)
            .head(10)
        )
 
    # Servidores que mais viajam
    freq = df["nomeServidor"].value_counts().head(10)
    print("\nServidores com mais viagens no período:")
    print(freq)