Tabela 3316

Gerar extração de dados

Número de estabelecimentos agropecuários, por sistema de preparo do solo, condição do produtor em relação às terras, nível de instrução da pessoa que dirige o estabelecimento, orientação técnica e tempo em que o produtor dirige o estabelecimento - (MDA - PRONAF)

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Seleção

Variáveis

Períodos

a
0 período(s) selecionado(s)

Classificações

Sistema de preparo do solo
Condição do produtor em relação às terras
Nível de instrução da pessoa que dirige o estabelecimento
Orientação técnica
Tempo em que o produtor dirige o estabelecimento
Pronafiano

Territórios / Localidades

Brasil (1)
Grande região (5)
Unidade da Federação (27)
Município (5548)
Mesorregião Geográfica (137)
Microrregião Geográfica (558)
Território da Cidadania (120)
Semiárido de Unidade da Federação (9)
Esta consulta retorna ≈ 26 valores (1 localidades × 2 variáveis × 13 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).

https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/3316/n1/all/v/all/p/all/c12552/all/h/y/f/a/d/m

Sem dependências Quantilica — apenas requests e pandas.

# Dados da Tabela 3316 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/3316/n1/all/v/all/p/all/c12552/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 3316 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="3316",
    territorios={"1": ["all"]},
    variaveis=["all"],
    periodos=["all"],
    classificacoes={"12552": ["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.

[[tabelas]]
tabela_sidra = "3316"
variables = ["allxp"]
territories = {1 = []}
classifications = {12585 = ["0"], 218 = ["0"], 12552 = ["allxt"], 12548 = ["0"], 12609 = ["0"], 12617 = ["0"]}

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_3316
sidra-sql export meu_plugin tabela_3316
Pressupõe o schema normalizado do sidra-sql (ibge_sidra) já carregado via sidra-sql run para esta tabela.

Consulta filtrada pela seleção acima.

-- Tabela 3316 — Número de estabelecimentos agropecuários, por sistema de preparo do solo, condição do produtor em relação às terras, nível de instrução da pessoa que dirige o estabelecimento, orientação técnica e tempo em que o produtor dirige o estabelecimento - (MDA - PRONAF)
-- 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 3316.
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 sistema_de_preparo_do_solo_codigo,
    dim.d4n AS sistema_de_preparo_do_solo,
    dim.d5c AS condicao_do_produtor_em_relacao_as_terra_codigo,
    dim.d5n AS condicao_do_produtor_em_relacao_as_terra,
    dim.d6c AS nivel_de_instrucao_da_pessoa_que_dirige__codigo,
    dim.d6n AS nivel_de_instrucao_da_pessoa_que_dirige_,
    dim.d7c AS orientacao_tecnica_codigo,
    dim.d7n AS orientacao_tecnica,
    dim.d8c AS tempo_em_que_o_produtor_dirige_o_estabel_codigo,
    dim.d8n AS tempo_em_que_o_produtor_dirige_o_estabel,
    dim.d9c AS pronafiano_codigo,
    dim.d9n AS pronafiano,
    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 = '3316'
  AND d.ativo = TRUE
  AND (l.nc = '1')
ORDER BY p.codigo, l.d1c;
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