Dadosabertosbrasil

Release de Maio/2022

A versão 0.4.4 contém as atualizações do mês de Maio de 2022.

DadosAbertosBrasil.uf._Governador

O método `governador` da classe `UF` agora retorna um objeto `_Governador` contendo os seguintes atributos:
- `uf : str`
- `nome : str`
- `nome_completo : str`
- `ano_eleicao : int`
- `mandato_inicio : datetime.date`
- `mandato_fim : datetime.date`
- `partido : str`
- `partido_sigla : str`
- `cargo_anterior : str`
- `vice_governador : str`

Esse método agora não é mais atualizado manualmente por um dicionário. Ele será atualizado por um script que faz o *scrape* de uma tabela do Wikipedia, disponível neste [repositório](https://github.com/GusFurtado/dab_assets).

DadosAbertosBrasil.uf.UF

Vários métodos da classe `UF` foram convertidos para propriedades, pois, como eles se comportam como constantes e não possuem parâmetros, não faz sentido que sejam `callable` e é preferível bloquear a alterações dos valores para manter a integridade do dado.

As novas propriedades são:
- `densidade`
- `galeria`
- `geojson`
- `governador`
- `historia`
- `municipios`
- `populacao`

dab_assets

[Novo repositório](https://github.com/GusFurtado/dab_assets) para arquivos, scripts, imagens e dados do DadosAbertosBrasil.

Desta forma podemos atualizar os assets sem interferir nas atualizações do pacote principal, além de preservar o tamanho do repositório principal.

python-publish.yml

[Novo workflow](https://github.com/GusFurtado/DadosAbertosBrasil/commit/189ce1f5fdb6b10a99902dc46d8c41b43438f53b) do GitHub Actions para automatizar a publicação do pacote no PyPI quando houver um novo release.

Release de Abril/2022

A versão 0.4.3 contém as atualizações do mês de Abril de 2022.

Documentação

A documentação disponível em **https://www.gustavofurtado.com/dab.html** foi atualizada com todas as alterações do primeiro trimestre de 2022.

DadosAbertosBrasil.ibge.lista_tabelas

Seguindo o objetivo do pacote de melhorar a acessibilidade dos dados públicos, a função `lista_tabelas` do módulo `ibge` recebeu novos argumentos para facilitar a consulta.

python
def lista_tabelas(
contendo: Union[str, NoneType] = None,
excluindo: Union[str, NoneType] = None,
assunto: Union[str, int, NoneType] = None,
classificacao: Union[str, int, NoneType] = None,
periodo: Union[dict, str, NoneType] = None,
periodicidade: Union[str, int, NoneType] = None,
nivel: Union[str, int, NoneType] = None,
pesquisa: Union[str, NoneType] = None,
index: bool = False
) -> pandas.core.frame.DataFrame


Seguem alguns exemplos:

python
Listar tabelas cujo assunto é "Trabalho" (17), com periodicidade trimestral (9),
a um nível geográfico municipal (6) contendo classificação por grupo de idade (58).

>>> ibge.lista_tabelas(
... assunto = 17,
... periodicidade = 9,
... nivel = 6,
... classificacao = 58
... )

Listar tabelas do Censo Demográfico (pesquisa 'CD'), contendo o termo 'rendimento' no título,
porém não contendo 'Distribuição', definindo a coluna tabela_id como index do DataFrame.

>>> ibge.lista_tabelas(
... pesquisa = 'CD',
... contendo = 'rendimento',
... excluindo = 'distribuição',
... index = True
... )

Buscar por tabelas que contenham o IPCA de Dezembro de 2019 (P5[201912]).

>>> ibge.lista_tabelas(
... contendo = 'ipca',
... periodo = {5: 201912}
... )

Release de Março/2022

Atualizações dos meses de Fevereiro e Março de 2022.

DadosAbertosBrasil.ipea

A principal novidade deste release é a padronização e expansão do módulo `ipea`.

Todas as colunas foram renomeadas de acordo com o padrão dos outros módulos e novos argumentos foram adicionados a quase todas as funções para melhorar a acessibilidade.

Segue o exemplo da função `ipea.lista_series` que agora contém seis argumentos para facilitar a pesquisa.

python
def lista_series(
contendo: Optional[str] = None,
excluindo: Optional[Union[str, List[str]]] = None,
fonte: Optional[str] = None,
ativo: Optional[bool] = None,
numerica: Optional[bool] = None,
index: bool = False
) -> pd.DataFrame:


DadosAbertosBrasil.favoritos.selic

A função `selic` foi expandida para comportar algumas variações de memória de cálculo.

python
Busca a taxa mensal anualizada dos quatro meses mais recentes.

>>> import DadosAbertosBrasil as dab
>>> dab.selic(
... periodo = 'mensal',
... anualizado = True,
... ultimos = 4
... )
data valor
0 2021-11-01 7.65
1 2021-12-01 8.76
2 2022-01-01 9.15
3 2022-02-01 10.47

Captura a meta SELIC corrente.

>>> dab.selic(periodo='meta', ultimos=1)
data valor
0 2022-03-16 10.75

Captura os valores não anualizados da primeira semada de Janeiro/2022, utilizando a data como índice.

>>> dab.selic(
... periodo = 'diario',
... anualizado = False,
... inicio = '2022-01-03',
... fim = '2022-01-07',
... index = True
... )
valor
data
2022-01-03 0.034749
2022-01-04 0.034749
2022-01-05 0.034749
2022-01-06 0.034749
2022-01-07 0.034749

Release de Janeiro/2022

Resolvi criar uma rotina de atualizações mensais. Talvez eu mude de ideia no futuro.

DadosAbertosBrasil.bacen.expectativas

Essa atualização é importante, pois corrige uma alteração na API de expectativas de mercado do Banco Central.
Foram adicionados novos indicadores, bem como alterados os nomes de alguns já existentes, e.g.:

python
'Taxa de câmbio' -> 'Câmbio'
'Taxa Selic-over' -> 'Selic'


Utilize a função `help(bacen.expectativas)` para ver a lista completa de indicadores disponíveis.

DadosAbertosBrasil.ibge.Galeria

O objeto `Galeria` ficou mais interativo após receber novos dunder methods.

python
Cria uma instância da galeria da localidade desejada.
>>> from DadosAbertosBrasil import ibge
>>> galeria = ibge.Galeria(2304400)

Veja o tamanho da galeria pela função `len`.
>>> len(galeria)

Utilize slicers para acessar a fotografia pelo seu índice.
>>> primeira_fotografia = galeria[0]
>>> cinco_ultimas_fotografias = galeria[-5:]

Fotografias agora são callables.
>>> fotografia(altura=500)
'https://servicodados.ibge.gov.br/api/v1/resize/image?maxwidth=600&max...'

Utilize for loop para navegador entre as fotografias:
>>> for foto in galeria:
... print(foto(largura=400))

Nota do Autor

**DadosAbertosBrasil** é um projeto que iniciou junto com a pandemia de COVID-19 e possuiu alguns objetivos que evoluíram ao longo da jornada.

- Desenvolver minhas habilidades em Python e Git;
- Auxiliar na expansão de meu portfólio;
- Apoiar novos estudos e aplicações de dados;
- Democratizar a informação em meio a um governo obscurantista.

Foram centenas de horas dedicadas a esse projeto e ele finalmente chegou a um estado que eu considero satisfatório, cumprindo seus objetivos iniciais.

Irei suspender por tempo indeterminado o desenvolvimento deste projeto para poder focar em novas habilidades e aplicações. Porém, o DadosAbertosBrasil já faz parte da minha caixa de ferramentas e estará sempre recebendo a manutenção necessária. Muita coisa precisará ser atualizada em 2022, um ano com eleições gerais e censo demográfico.

Sem mais delongas, segue o changelog da versão 0.4.0.

Documentação Oficial

O website da documentação oficial agora será gerado por [pdoc](https://pdoc.dev/) e foi atualizado em https://www.gustavofurtado.com/dab.html

Type Hinting & Docstrings

Todas as funções e classes do pacote tiveram seus respectivos type hinting e docstrings revisados, a fim de deixá-los mais aderentes ao padrão [numpydoc](https://numpydoc.readthedocs.io/en/latest/format.html).

camara & senado

Os objetos e funções dos módulos `camara` e `senado` foram refatorados e padronizados.
- Eles agora são subclasses de um mesmo objeto `DAB_Base`;
- Nomes das colunas foram padronizados;
- Adição de um novo argumento `url` para removar URL, URI e e-mails da tabela final.
- Todos os métodos e funções possuem os argumentos `index` e `formato`.

favoritos.pib

Nova função para captura da variação anual e trimestral do PIB (Produto Interno Bruto) do Brasil.

- Capturar a variação porcentual trimestral do PIB
python
>>> favoritos.pib(periodo='trimestral')
periodo valor