Tabela 10459

Gerar extração de dados

Dados gerais das unidades locais das empresas industriais com 30 ou mais pessoas ocupadas, segundo as divisões, os grupos e as classes de atividades - Brasil (série nova)

Já tem uma URL do SIDRA? Cole aqui para carregar a seleção.

Seleção

Variáveis

Períodos

a
0 período(s) selecionado(s)

Classificações

Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE 2.0)

Territórios / Localidades

Brasil (1)
Esta consulta retorna ≈ 6.255 valores (1 localidades × 15 variáveis × 417 categorias × 1 períodos)
A API SIDRA limita cada requisição a 100.000 valores. Os snippets Python abaixo já baixam um período por vez para contornar o limite — ou use o sidra-sql (aba fetch.toml), que faz isso automaticamente.
Estimativa recalculada ao vivo — clique em "Gerar" para atualizar os códigos abaixo.

URL de requisição da API SIDRA (/values).

Abrir no navegador 
https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/10459/n1/all/v/all/p/all/c12762/all/h/y/f/a/d/m

Sem dependências Quantilica — apenas requests e pandas.

# Dados da Tabela 10459 do IBGE SIDRA (https://apisidra.ibge.gov.br)
# Requisitos: pip install requests pandas
import pandas as pd
import requests

url = "https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/10459/n1/all/v/all/p/all/c12762/all/h/y/f/a/d/m"

resposta = requests.get(url, timeout=120)
resposta.raise_for_status()
linhas = resposta.json()

# A primeira linha traz os nomes amigáveis das colunas (/h/y)
df = pd.DataFrame(linhas[1:]).rename(columns=linhas[0])
print(df.head())

Usa o sidra-fetcher (construtor de URL tipado) + httpx + polars. 

# Dados da Tabela 10459 do IBGE SIDRA via sidra-fetcher
# https://github.com/Quantilica/sidra-fetcher
# Requisitos: pip install httpx polars
#             pip install "sidra-fetcher @ git+https://github.com/Quantilica/sidra-fetcher.git"
import httpx
import polars as pl
from sidra_fetcher.sidra import Parametro

parametro = Parametro(
    agregado="10459",
    territorios={"1": ["all"]},
    variaveis=["all"],
    periodos=["all"],
    classificacoes={"12762": ["all"]},
)

resposta = httpx.get(parametro.url(), timeout=120)
resposta.raise_for_status()
linhas = resposta.json()

# A primeira linha traz os nomes amigáveis das colunas (/h/y)
df = pl.DataFrame(linhas[1:]).rename(linhas[0])
print(df.head())
O sidra-sql sempre baixa todos os períodos da tabela (uma requisição por período) — a seleção de períodos acima não se aplica a este bloco. Filtre períodos no SQL de transformação.

Bloco [[tabelas]] para um catálogo de pipelines do sidra-sql.

Baixar pipeline (.zip) 
[[tabelas]]
tabela_sidra = "10459"
variables = ["allxp"]
territories = {1 = []}
classifications = {12762 = ["allxt"]}

Cole o bloco acima em um fetch.toml existente do seu plugin sidra-sql, ou instale e rode um pipeline novo já configurado para esta tabela: 

sidra-sql plugin install <url-do-seu-repo> --alias meu_plugin
sidra-sql run meu_plugin tabela_10459
sidra-sql export meu_plugin tabela_10459
Pressupõe o schema normalizado do sidra-sql (ibge_sidra) já carregado via sidra-sql run para esta tabela.

Consulta filtrada pela seleção acima.

-- Tabela 10459 — Dados gerais das unidades locais das empresas industriais com 30 ou mais pessoas ocupadas, segundo as divisões, os grupos e as classes de atividades - Brasil (série nova)
-- Consulta ao banco carregado pelo sidra-sql (schema ibge_sidra)
-- https://github.com/Quantilica/sidra-sql
-- Pressupõe `sidra-sql run` já executado para a tabela 10459.
SELECT
    p.codigo AS periodo,
    p.ano,
    l.nc  AS nivel_territorial,
    l.d1c AS localidade_codigo,
    l.d1n AS localidade_nome,
    dim.d2c AS variavel_codigo,
    dim.d2n AS variavel,
    dim.mn  AS unidade,
    dim.d4c AS classificacao_nacional_de_atividades_eco_codigo,
    dim.d4n AS classificacao_nacional_de_atividades_eco,
    CASE WHEN d.v ~ '^-?[0-9]' THEN d.v::numeric END AS valor
FROM ibge_sidra.dados AS d
JOIN ibge_sidra.periodo    AS p   ON d.periodo_id = p.id
JOIN ibge_sidra.dimensao   AS dim ON d.dimensao_id = dim.id
JOIN ibge_sidra.localidade AS l   ON d.localidade_id = l.id
WHERE d.tabela_sidra_id = '10459'
  AND d.ativo = TRUE
  AND (l.nc = '1')
ORDER BY p.codigo, l.d1c;
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