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# Download dos dados da PNAD Contínua
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Biblioteca: pnadium ([Link do PyPI](https://pypi.org/project/pnadium/))
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```sh
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pip install pnadium
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```
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## Código
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```python
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import pnadium
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cols = ["V1028", "V2001", "V2005", "V2007", "V2009", "V2010", "VD4019"]
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# dados do 1º trimestre de 2026
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pnad_01_2026 = pnadium.baixar_microdados(
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ano=2026, periodo=1, caminho="./", salvar=True, variaveis=cols
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)
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```
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## Significado de cada variável
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Para obter as variáveis e o significado de cada uma, executei o script:
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```python
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import pnadium
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variaveis_trimestral = pnadium.consultar_variaveis()
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print(variaveis_trimestral.to_string())
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```
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Para analisar os resultados e facilitar leitura, redirecionei o output desse script para um arquivo (`python variaveis.py > variaveis.txt`)
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## Variavéis do exemplo
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- `V1028`: Peso do domicílio e das pessoas com calibragem por projeção da população
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- `V2001`: Número de pessoas no domicílio;
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- `V2005`: Condição da pessoa no domicílio (Responsável, cônjuge, filho(a), etc);
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- `V2007`: Sexo da pessoa;
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- `V2009`: Idade da pessoa em anos;
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- `V2010`: Cor ou raça da pessoa;
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- `VD4019`: Rendimento mensal habitual de todos os trabalhos para pessoas de 14 anos ou mais de idade;
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