regiao
Nós tratamos e disponibilizamos esta tabela no nosso
datalake público. Além de fazer o download do CSV
completo no botão acima, você pode
também acessar e analisar a base no BigQuery,
Python ou em R:
Como analisar os dados via BigQuery
Clique no botão Consultar no BigQuery e utilize o Query Editor (Editor de consultas) para
acessar os dados. Copie a query abaixo para consultar todos dados da tabela:
SELECT * FROM `basedosdados.br_inep_ideb.regiao` LIMIT 100ℹ️ Para usar o BigQuery basta ter uma conta Google. Primeira vez usando? Veja o passo a passo para acessar os dados aqui
Como analisar os dados via Python 🐍
Criamos um cliente em Python para você acessar os dados do nosso
*datalake* público. Com o ambiente confiurado, para obter os dados da
tabela basta rodar:
import basedosdados as bd
# Para carregar o dado direto no pandas
bd.read_table(dataset_id='br_inep_ideb',
table_id='regiao',
billing_project_id=<YOUR_PROJECT_ID>)ℹ️ Para usar nosso cliente é necessário configurá-lo! Rode basedosdados config e siga as instruções. Veja também os comandos da API ou siga nosso notebook exemplo.
Como analisar os dados via R
Não temos ainda um cliente em R, mas já existe uma biblioteca para conectar diretamente ao BigQuery. Veja o exemplo:
if (!require("bigrquery")) install.packages("bigrquery")
library("bigrquery")
billing_project_id = "<YOUR_PROJECT_ID>"
# Para baixar a tabela inteira
query = "SELECT * FROM `basedosdados.br_inep_ideb.regiao`"
d <- bq_table_download(bq_project_query(billing_project_id, query), page_size=500, bigint="integer64")