Selic (efetiva)13,65% a.a.IPCA 12 meses4,58%IPCA-15 no mês0,70%IGP-M no mês1,57%Câmbio USD/BRLR$ 5,08Câmbio EUR/BRLR$ 5,71Desemprego (PNADC)5,30%Dívida bruta82,9% do PIBReservas internacionaisUS$ 363 biIBC-Br (atividade)110,4Selic (efetiva)13,65% a.a.IPCA 12 meses4,58%IPCA-15 no mês0,70%IGP-M no mês1,57%Câmbio USD/BRLR$ 5,08Câmbio EUR/BRLR$ 5,71Desemprego (PNADC)5,30%Dívida bruta82,9% do PIBReservas internacionaisUS$ 363 biIBC-Br (atividade)110,4
Agropecuária por município — produção, valor e área de cada produto (PAM e PPM)
IBGE · dado oficial como publicado · agro_municipios
Agropecuária por município — produção, valor e área de cada produto (PAM e PPM): 503.379 linhas, referência 2025, em Parquet e CSV (dado oficial como publicado), coletado em 18/10/2026.
Produção Agrícola Municipal e Pesquisa da Pecuária Municipal do IBGE no nível municipal (~5.570 municípios), último ano: quantidade produzida, valor da produção e área colhida das lavouras, efetivo dos rebanhos e produção de origem animal, por produto. Células zero ('-' da fonte) não são guardadas.
Colunas 13 · tipo no Parquet
Coluna
Tipo
O que é
tabela
int64
Número da tabela no SIDRA do IBGE (ex.: 10653).
ano
int64
Ano de referência.
municipio_cod
large_string
Código IBGE do município (7 dígitos).
municipio_nome
large_string
Nome do município.
uf_sigla
large_string
Sigla da UF (vazio para Brasil e regiões).
produto
large_string
Nome curto do produto no projeto (ex.: soja, milho-2a-safra).
produto_nome
large_string
Produto como o IBGE publica.
categoria_cod
large_string
Código da categoria no SIDRA — a chave para conferir a célula na fonte.
variavel_cod
int64
Código da variável no SIDRA (ex.: 866 receita bruta de revenda).
chave
large_string
Nome curto da variável.
unidade
large_string
Unidade do valor depois da conversão (R$, Unidades, Pessoas, Número-índice, %).
valor
double
Valor numérico (Mil Reais já multiplicado por 1.000 → R$). Vazio quando sigilo ou não divulgado.
situacao
large_string
ok, zero (o '-' da fonte), sigilo (X), nd (não divulgado/não disponível).
Como carregar
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://atlasmercados.com.br/dados/agro_municipios.csv.gz", compression="gzip")
# ou, direto no Parquet, com DuckDB:
import duckdb
duckdb.sql("SELECT * FROM 'https://atlasmercados.com.br/dados/agro_municipios.parquet' LIMIT 10")