Copie o código abaixo, clique aqui para ir ao datalake no BigQuery e cole no Editor de Consultas:

SELECT * FROM `basedosdados.br_ibge_ipca15.mes_brasil` LIMIT 100Copiar

Para usar o BigQuery basta ter uma conta Google. Primeira vez? Siga o passo a passo.

Criamos um pacote em Python para você acessar o datalake. Basta rodar o código:

import basedosdados as bd

# Para carregar o dado direto no pandas
df = bd.read_table(dataset_id='br_ibge_ipca15',
table_id='mes_brasil',
billing_project_id="<YOUR_PROJECT_ID>")Copiar

Para usar o BigQuery basta ter uma conta Google. Primeira vez? Siga o passo a passo.

Criamos um pacote em R para você acessar o datalake. Basta rodar o código:

install.packages("basedosdados")
library("basedosdados")

# Defina o seu projeto no Google Cloud
set_billing_id("<YOUR_PROJECT_ID>")

# Para carregar o dado direto no R
query <- bdplyr("br_ibge_ipca15.mes_brasil")
df <- bd_collect(query)Copiar

Para usar o BigQuery basta ter uma conta Google. Primeira vez? Siga o passo a passo.

Criamos um pacote em Stata para você acessar o datalake. Basta rodar o código:

net install basedosdados, from("https://raw.githubusercontent.com/basedosdados/mais/master/stata-package")

bd_read_table, ///
    path("<PATH>") ///
    dataset_id("br_ibge_ipca15") ///
    table_id("mes_brasil") ///
    billing_project_id("<PROJECT_ID>")Copiar

Para usar o BigQuery basta ter uma conta Google. Primeira vez? Siga o passo a passo.

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