Tabela 2260

Gerar extração de dados

Rendimento médio e mediano nominal do trabalho principal, habitualmente recebido por mês, pelas pessoas de 10 anos ou mais de idade, conta própria, no trabalho principal da semana de referência

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

Seleção

Variáveis

Períodos

a
0 período(s) selecionado(s)

Territórios / Localidades

Região Metropolitana até 2020 (6)
Esta consulta retorna ≈ 3.024 valores (6 localidades × 3 variáveis × 1 categorias × 168 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).

https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/2260/n7/all/v/all/p/all/h/y/f/a/d/m

Sem dependências Quantilica — apenas requests e pandas.

# Dados da Tabela 2260 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/2260/n7/all/v/all/p/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 2260 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="2260",
    territorios={"7": ["all"]},
    variaveis=["all"],
    periodos=["all"],
    classificacoes={},
)

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.

[[tabelas]]
tabela_sidra = "2260"
variables = ["allxp"]
territories = {7 = []}

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_2260
sidra-sql export meu_plugin tabela_2260
Pressupõe o schema normalizado do sidra-sql (ibge_sidra) já carregado via sidra-sql run para esta tabela.

Consulta filtrada pela seleção acima.

-- Tabela 2260 — Rendimento médio e mediano nominal do trabalho principal, habitualmente recebido por mês, pelas pessoas de 10 anos ou mais de idade, conta própria, no trabalho principal da semana de referência
-- 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 2260.
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,
    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 = '2260'
  AND d.ativo = TRUE
  AND (l.nc = '7')
ORDER BY p.codigo, l.d1c;
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