IPCA15 - Variação mensal, acumulada no ano e peso mensal, para o índice geral, grupos, subgrupos, itens e subitens de produtos e serviços (de maio/2000 até julho/2006)
Já tem uma URL do SIDRA? Cole aqui para carregar a seleção.
Esta consulta retorna ≈ 133.425 valores
(1 localidades × 3 variáveis × 593 categorias × 75 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.
Sem dependências Quantilica — apenas requests e pandas.
# Dados da Tabela 1646 do IBGE SIDRA (https://apisidra.ibge.gov.br)
# Requisitos: pip install requests pandas
# A seleção completa excede o limite de 100.000 valores por requisição da API;
# baixamos um período por vez e concatenamos.
import pandas as pd
import requests
periodos = [
"200005", "200006", "200007", "200008", "200009", "200010", "200011", "200012",
"200101", "200102", "200103", "200104", "200105", "200106", "200107", "200108",
"200109", "200110", "200111", "200112", "200201", "200202", "200203", "200204",
"200205", "200206", "200207", "200208", "200209", "200210", "200211", "200212",
"200301", "200302", "200303", "200304", "200305", "200306", "200307", "200308",
"200309", "200310", "200311", "200312", "200401", "200402", "200403", "200404",
"200405", "200406", "200407", "200408", "200409", "200410", "200411", "200412",
"200501", "200502", "200503", "200504", "200505", "200506", "200507", "200508",
"200509", "200510", "200511", "200512", "200601", "200602", "200603", "200604",
"200605", "200606", "200607",
]
quadros = []
for periodo in periodos:
url = f"https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/1646/n1/all/v/all/p/{periodo}/c315/all/h/y/f/a/d/m"
resposta = requests.get(url, timeout=120)
resposta.raise_for_status()
linhas = resposta.json()
quadros.append(pd.DataFrame(linhas[1:]).rename(columns=linhas[0]))
df = pd.concat(quadros, ignore_index=True)
print(df.head())
Usa o sidra-fetcher
(construtor de URL tipado) + httpx + polars.
# Dados da Tabela 1646 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"
# A seleção completa excede o limite de 100.000 valores por requisição da API;
# baixamos um período por vez e concatenamos.
import httpx
import polars as pl
from sidra_fetcher.sidra import Parametro
parametro = Parametro(
agregado="1646",
territorios={"1": ["all"]},
variaveis=["all"],
periodos=["all"],
classificacoes={"315": ["all"]},
)
periodos = [
"200005", "200006", "200007", "200008", "200009", "200010", "200011", "200012",
"200101", "200102", "200103", "200104", "200105", "200106", "200107", "200108",
"200109", "200110", "200111", "200112", "200201", "200202", "200203", "200204",
"200205", "200206", "200207", "200208", "200209", "200210", "200211", "200212",
"200301", "200302", "200303", "200304", "200305", "200306", "200307", "200308",
"200309", "200310", "200311", "200312", "200401", "200402", "200403", "200404",
"200405", "200406", "200407", "200408", "200409", "200410", "200411", "200412",
"200501", "200502", "200503", "200504", "200505", "200506", "200507", "200508",
"200509", "200510", "200511", "200512", "200601", "200602", "200603", "200604",
"200605", "200606", "200607",
]
quadros = []
for periodo in periodos:
p = parametro.assign("periodos", [periodo])
resposta = httpx.get(p.url(), timeout=120)
resposta.raise_for_status()
linhas = resposta.json()
quadros.append(pl.DataFrame(linhas[1:]).rename(linhas[0]))
df = pl.concat(quadros)
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.
Pressupõe o schema normalizado do sidra-sql
(ibge_sidra) já carregado via sidra-sql run para esta tabela.
Consulta filtrada pela seleção acima.
-- Tabela 1646 — IPCA15 - Variação mensal, acumulada no ano e peso mensal, para o índice geral, grupos, subgrupos, itens e subitens de produtos e serviços (de maio/2000 até julho/2006)
-- 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 1646.
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 geral_grupo_subgrupo_item_e_subitem_codigo,
dim.d4n AS geral_grupo_subgrupo_item_e_subitem,
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 = '1646'
AND d.ativo = TRUE
AND (l.nc = '1')
ORDER BY p.codigo, l.d1c;