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A Base dos Dados (BD) é um datalake público no Google BigQuery com os principais conjuntos de dados abertos do Brasil. Na BD você encontra tabelas tratadas e prontas para uso de forma gratuita. Disponibilizamos e mantemos neste projeto pacotes de acesso à BD em diferentes linguagens.

O projeto faz parte da Base dos Dados, uma organização sem fins lucrativos com a missão de universalizar o acesso a dados de qualidade para todes.

Versões atuais

Encontre aqui

• 📝 Como citar o projeto
• 🐍 Usando em Python
• <img src="https://raw.githubusercontent.com/github/explore/80688e429a7d4ef2fca1e82350fe8e3517d3494d/topics/r/r.png" width="15"> Usando em R
• Análises e tutoriais:
  • <img src="https://github.com/gauravghongde/social-icons/blob/master/PNG/Color/Github.png?raw=true" width="15"> Códigos de análises publicadas nas redes, workshops e artigos ↗
  • <img src="https://github.com/gauravghongde/social-icons/blob/master/PNG/Color/Youtube.png?raw=true" width="15"> Youtube ↗
  • <img src="https://github.com/gauravghongde/social-icons/blob/master/PNG/Color/Medium.png?raw=true" width="15"> Medium ↗
• ⚙️ Desenvolvimento
• 👥 Como contribuir ↗
• 💚 Apoie o projeto! ↗

Como citar o projeto

O projeto (software) está sob licenca MIT - logo, pode ser utilizado e modificado sem restrições desde que sejam remetidos os direitos autorais originais - veja o texto de referência aqui.

Caso queira citar o projeto numa publicação, artigo ou na web, utilize o modelo no menu ao lado conforme a imagem.

💡 Quer divulgar seu projeto nas nossas redes? Envie para contato@basedosdados.org

Usando em Python

Instale

pip install basedosdados

Acesse uma tabela

import basedosdados as bd

df = bd.read_table('br_ibge_pib', 'municipio', billing_project_id="<YOUR-PROJECT>")

Caso esteja acessando da primeira vez, vão aparecer alguns passos na tela para autenticar seu projeto - basta segui-los!

É necessário criar um projeto para que você possa fazer as queries no nosso repositório. Ter um projeto é de graça e basta ter uma conta Google (seu gmail por exemplo). Veja aqui como criar um projeto no Google Cloud.

Se possível, armazene suas credenciais em um arquivo dotenv: "billing_project_id=<suas_credenciais_do_projeto>" >> .env

Faça uma consulta

import basedosdados as bd

# Bens dos candidatos de Tocantins em 2020
query = """
SELECT *
FROM `basedosdados.br_tse_eleicoes.bens_candidato`
WHERE ano = 2020
AND sigla_uf = 'TO'
"""

df = bd.read_sql(query, billing_project_id="<YOUR-PROJECT>")

Caso esteja acessando da primeira vez, vão aparecer alguns passos na tela para autenticar seu projeto - basta segui-los!

Veja todos os datasets disponíveis

import basedosdados as bd

bd.list_datasets()

Defina paramêtros utilizando as configurações do pacote

import basedosdados as bd

# seta o billing_project_id global
bd.config.billing_project_id =  '<billing-project-id>'

query = """
SELECT
    *
FROM `basedosdados.br_bd_diretorios_brasil.municipio`
"""

df = bd.read_sql(query=query)

Para saber mais, veja os exemplos ou a documentação da API

Criando múltiplas configurações

Caso você precise ter uma configuração adicional, com uma service account diferente, você pode criar uma configuração e utilizá-la em conjunto com a default, apenas alterando um atributo. Você deverá fazer o processo abaixo usando o terminal, mas esta forma só funcionará no Python.

Para isso, siga os seguintes passos:

1. Renomeie a pasta com o comando abaixo (pode ser o nome que quiser)

   mv ~/.basedosdados ~/.basedosdados_default
   

2. Neste momento, o pacote não terá a configuração padrão. Assim, ao rodar o comando

     basedosdados config init
   

   ele irá criar uma nova configuração padrão, que será salva na pasta ~/.basedosdados (que será recriada). Lembre-se de, no passo em que é oferecido um link do Google Cloud Platform (GCP) para criar a nova service account, observar que seu navegador esteja logado com a conta que você deseja utilizar.
3. Faça todo o processo como anteriormete, passando os parâmetros que deseja utilizar com esta nova conta, como o path dos metadados, o nome do bucket do Google Cloud Storage, etc.
4. Ao salvar as novas service accounts (prod e staging), certifique-se de salvar na pasta .basedosdados criada no passo 1. Na verdade, esta é apenas a repetição do processo de criação de uma nova configuração.
5. Renomeie a pasta criada no passo 1 para o nome que desejar, como ~/.bd_minha_nova_conta.
6. Caso você queira que a primeira configuração seja a padrão, retorne o nome da pasta modificada anterioremnte (.basedosdados_default) para o valor utilizado como padrão pelo pacote basedosdados, usando o comando mv ~/.basedosdados_default ~/.basedosdados.
7. A partir de agora, você poderá usar a nova conta (no Python), bastando utilizar o seguinte processo:

   import basedosdados as bd
   bd.config.project_config_path = f"{home}/.bd_minha_nova_conta"
   

   e, se quiser voltar para a configuração padrão, basta utilizar o comando

   bd.config.project_config_path = f"{home}/.basedosdados"
   

   Importante observar que, ao alterar o path de configuração do Python ele valerá para a sessão. Então é recomendável que ele seja usado com cuidado, evitanto trocas numa mesma sessão - especialmente quando estiver usando Jupyter Notebook onde é comum a reutilização de células anteriores, sem redefinição de variáveis e atributos anteriormente setados.

Usando em R

Instalação

install.packages("basedosdados")

# ou a versão de desenvolvimento

devtools::install_github("basedosdados/sdk", subdir = "r-package")

Consultas

read_sql executa queries no banco e as devolve em dataframes (sempre na classe tibble), download escreve o resultado da query em um arquivo .csv no disco.

library(basedosdados)

set_billing_id("id do seu projeto aqui") # autenticação para acesso aos dados

pib_per_capita <- "
SELECT
    pib.id_municipio ,
    pop.ano,
    pib.PIB / pop.populacao as pib_per_capita
FROM `basedosdados.br_ibge_pib.municipio` as pib
  INNER JOIN `basedosdados.br_ibge_populacao.municipio` as pop
  ON pib.id_municipio = pop.id_municipio AND pib.ano = pop.ano"

(data <- read_sql(pib_per_capita)) # leia os dados em memória
download(pib_per_capita, "pib_per_capita.csv") # salve os dados em disco

Ou use o nosso backend para o dplyr e faça queries com código, sem SQL.

  query <- basedosdados::bdplyr("br_inep_ideb.municipio") %>%
    dplyr::select(ano, id_municipio, sigla_uf, ideb) %>%
    dplyr::filter(sigla_uf == "AC", ano < 2021) %>%
    dplyr::group_by(ano) %>%
    dplyr::summarise(ideb_medio = mean(ideb, na.rm = TRUE))

  basedosdados::bd_collect(query) # retorne como um tibble
  basedosdados::bd_write_csv(query, "ideb_medio.csv")
  basedosdados::bd_write_rds(query, "ideb_medio.rds")

bd_write é uma extensão para formatos customizados.

  basedosdados::bd_write(query, .write_fn = writexl::write_xlsx, "ideb_medio.xlsx")
  basedosdados::bd_write(query, .write_fn = jsonlite::write_json, "ideb_medio.json")
  basedosdados::bd_write(query, .write_fn = haven::write_dta, "ideb_medio.dta")

O argumento .write_fn espera uma função que receba como argumento um tibble e um endereço de escrita, compatível com a interface convencional da língua para escrever arquivos em disco. A princípio, toda função write_* disponível no CRAN deve funcionar.

Caso encontre algum problema no pacote e queira ajudar, basta documentar o problema em um exemplo mínimo reprodutível e abrir uma issue.

Metadados e buscas

Você pode fazer buscas por tabelas usando palavras-chave ou buscar descrições de conjuntos e tabelas:

dataset_search("educação")
get_dataset_description("br_sp_alesp")
get_table_description("br_sp_alesp", "deputado")

Atenção

Caso esteja acessando da primeira vez, vão aparecer alguns passos na tela para autenticar seu projeto com sua conta google e possivelmente na Tidyverse API - basta segui-los! As credenciais ficam armazenadas no computador então usuários com mais de uma máquina talvez precisem autenticar mais de uma vez. É necessário criar um projeto para que você possa fazer as queries no nosso repositório. Ter um projeto é de graça e basta ter uma conta Google (seu gmail por exemplo). Veja aqui como criar um projeto no Google Cloud. Se possível, armazene suas credenciais em um arquivo dotenv, em bash o comando é "billing_project_id=<suas_credenciais_do_projeto>" >> .env. Veja aqui como criar um arquivo dotenv.

Desenvolvimento

Documentação

Para rodar a documentação localmente:

python -m venv .sdk # cria ambiente virtual (só rodar da primeira vez)
. .sdk/bin/activate # ativa ambiente virtual
pip install --upgrade  -r python-package/requirements-dev.txt # instala dependências
python python-package/setup.py develop # instala pacote local
mkdocs serve # cria documentacao em: http://localhost:8000/

Atualize os docs adicionando ou editando os arquivos .md em docs/.

Para adicionar seu arquivo no sumário da documentação, adicione-o em mkdocs.yml sob a chave nav:

nav:
  - Home:
    - Aprenda sobre a BD: index.md
    - BigQuery: access_data_bq.md
    - Pacotes: access_data_packages.md
    - Contribua: colab.md
    - [Seu novo título]: <seu_arquivo>.md