Tabela 3556

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Pessoas de 10 anos ou mais de idade, ocupadas na semana de referência, por grupos de horas habitualmente trabalhadas por semana no trabalho principal, segundo a situação do domicílio, o sexo, os grandes grupos de ocupação no trabalho principal e as classes de rendimento nominal mensal do trabalho principal

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Seleção

Variáveis

Períodos

a
0 período(s) selecionado(s)

Classificações

Grupos de horas habitualmente trabalhadas por semana no trabalho principal
Situação do domicílio
Sexo
Grandes grupos de ocupação no trabalho principal
Classes de rendimento nominal mensal do trabalho principal

Territórios / Localidades

Brasil (1)
Grande região (5)
Unidade da Federação (27)
Município (5565)
Região Metropolitana até 2020 (34)
Mesorregião Geográfica (137)
Microrregião Geográfica (558)
Aglomeração Urbana (2)
Esta consulta retorna ≈ 14 valores (1 localidades × 2 variáveis × 7 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/3556/n1/all/v/all/p/all/c12045/all/h/y/f/a/d/m

Sem dependências Quantilica — apenas requests e pandas.

# Dados da Tabela 3556 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/3556/n1/all/v/all/p/all/c12045/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 3556 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="3556",
    territorios={"1": ["all"]},
    variaveis=["all"],
    periodos=["all"],
    classificacoes={"12045": ["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 = "3556"
variables = ["allxp"]
territories = {1 = []}
classifications = {12045 = ["allxt"], 1 = ["0"], 2 = ["0"], 12064 = ["0"], 11804 = ["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_3556
sidra-sql export meu_plugin tabela_3556
Pressupõe o schema normalizado do sidra-sql (ibge_sidra) já carregado via sidra-sql run para esta tabela.

Consulta filtrada pela seleção acima.

-- Tabela 3556 — Pessoas de 10 anos ou mais de idade, ocupadas na semana de referência, por grupos de horas habitualmente trabalhadas por semana no trabalho principal, segundo a situação do domicílio, o sexo, os grandes grupos de ocupação no trabalho principal e as classes de rendimento nominal mensal do trabalho principal
-- 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 3556.
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 grupos_de_horas_habitualmente_trabalhada_codigo,
    dim.d4n AS grupos_de_horas_habitualmente_trabalhada,
    dim.d5c AS situacao_do_domicilio_codigo,
    dim.d5n AS situacao_do_domicilio,
    dim.d6c AS sexo_codigo,
    dim.d6n AS sexo,
    dim.d7c AS grandes_grupos_de_ocupacao_no_trabalho_p_codigo,
    dim.d7n AS grandes_grupos_de_ocupacao_no_trabalho_p,
    dim.d8c AS classes_de_rendimento_nominal_mensal_do__codigo,
    dim.d8n AS classes_de_rendimento_nominal_mensal_do_,
    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 = '3556'
  AND d.ativo = TRUE
  AND (l.nc = '1')
ORDER BY p.codigo, l.d1c;
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