Portal de Dados Abertos do BNDES - Exemplos

Códigos de exemplo para uso do Portal de Dados Abertos do BNDES.

Carregando os dados

Atenção: desde fevereiro de 2025 mudamos o encoding padrão de nossos arquivos CSV de UTF-8 para windows-1252. Desta forma os arquivos abrem no Excel sem qualquer modificação. Veja instruções abaixo sobre como baixar no encoding UTF-8.

Os números estão em formato brasileiro, com a vírgula (,) como separador de decimais.

Localize no Portal os recurso que deseja e clique no botão "Baixar" para fazer o download dos dados em formato CSV.

Linguagem Python

Usando a biblioteca pandas.

df = pd.read_csv(arq_dados, sep=';', decimal=',', encoding='windows-1252') 

Dica: caso haja colunas de data, inclua o parâmetro: parse_dates=['nome_col'])

Linguagem R

dados = read.csv(arq_dados, sep=';', dec = ',', encoding = 'windows-1252')

Excel

Os arquivos CSV abrirão no Excel versão brasileira sem qualquer modificação.

Outros formatos

O botão "Baixar" traz o arquivo CSV no encoding windows-1252 e separado por ponto e vírgula. Este encoding é praticamente idêntico ao iso-8859-1, também conhecido como latin-1. São praticamente intercambiáveis. O windows-1252 apenas possui alguns caracteres adicionais de moedas ou pontuação que não estão presentes no latin-1.

Clicando na seta ao lado do botão "Baixar" aparecem outras opções de formatos, entre eles, CSV e JSON. Este CSV vem separado por vírgulas e UTF-8 com BOM (encoding utf-8-sig). JSON por padrão o encoding é UTF-8. Nestes ormatos os números estão em formato americano, então separador decimal é o ponto (.).

Exemplos completos

• python-exemplo.ipynb - carrega dados em um Dataframe e exibe um gráfico
• python-api.ipynb - usa a api para busca de dados e download
• python-api-filtros.ipynb - usa a API para filtrar dados. Use para baixar só os dados que precisa e trabalhar com arquivos menores.

Executando o código Python

Todas as bibliotecas utilizadas nos exemplos estão no arquivo requirements.txt. Recomenda-se o uso de um ambiente virtual:

python -m venv .venv
# ative com o ambiente virtual para sua plataforma. 
# Eg.: No Windows execute ".\.venv\Scripts\activate"
#      no Unix execute "source ./venv/bin/activate"
pip install -r requirements.txt

Então execute o comando jupyter-lab para executar os notebooks.