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fipeX: Dataset Completo da Tabela FIPE Este dataset contém preços históricos e atuais de veículos comercializados no Brasil, baseados na Tabela FIPE (Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas). Os dados foram extraídos e organizados pelo projeto fipeX, uma iniciativa independente para facilitar o acesso a dados automotivos públicos. Sobre o Dataset Este conjunto de dados é ideal para: Análise de depreciação de veículos Previsão de preços (Machine Learning)… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/joaosilva424/fipex-veiculos-brasil.
fipeX: Dataset Completo da Tabela FIPE
Este dataset contém preços históricos e atuais de veículos comercializados no Brasil, baseados na Tabela FIPE (Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas). Os dados foram extraídos e organizados pelo projeto fipeX, uma iniciativa independente para facilitar o acesso a dados automotivos públicos.
Sobre o Dataset
Este conjunto de dados é ideal para:
- Análise de depreciação de veículos
- Previsão de preços (Machine Learning)
- Estudos econômicos sobre o mercado automotivo brasileiro
- Criação de aplicações de consulta e análise
Arquivos Disponíveis
Histórico Completo (raiz do repositório)
4 arquivos com todo o histórico, combinando duas versões dos dados e dois formatos:
Por Período de Referência (YYYY/MM/)
Dumps individuais por período de referência FIPE, disponíveis apenas na versão original:
Por que apenas versão original nos dumps por período? A versão consolidada (merged) reflete o estado atual das fusões de modelos, que muda ao longo do tempo conforme a FIPE renomeia veículos. Um dump merged feito hoje seria diferente de um feito daqui a 6 meses. Para dados por período, a versão original é a única que permanece imutável e reproduzível.
Qual versão usar?
Ambas as versões do histórico completo contêm o mesmo número de registros de preços. A diferença está na atribuição dos nomes de modelos:
Versão Original (fipex-prices-latest.csv / .parquet):
- Usa os nomes de modelos exatamente como foram publicados pela FIPE em cada período
- Se a FIPE renomeou um modelo (ex: "Gol 1.0 Mi" → "Gol 1.0 12V"), os preços antigos mantêm o nome original
- Ideal para análises históricas que precisam rastrear renomeações ao longo do tempo
Versão Consolidada/Merged (fipex-prices-latest-merged.csv / .parquet):
- Unifica modelos renomeados sob o nome atual em todos os períodos
- Se um modelo foi renomeado, os preços históricos também aparecem com o nome novo
- Ideal para consultas e análises onde se quer acompanhar a evolução de preço de um veículo sem se preocupar com mudanças de nomenclatura
Formato CSV (.csv):
- Separado por tabulação (
\t) - TSV format - Compatível com Excel, Google Sheets, e qualquer ferramenta de análise de dados
- Fácil de ler e inspecionar visualmente
- Tamanho maior que Parquet
Formato Parquet (.parquet):
- Formato colunar binário otimizado para análise
- Compressão eficiente (~70% menor que CSV)
- Leitura 3-5x mais rápida que CSV
- Ideal para processamento em Python/Pandas, Spark, DuckDB
- Preserva tipos de dados nativamente
Estrutura dos Dados
Todos os arquivos compartilham a mesma estrutura de 12 colunas:
Exemplos de Uso
Python - Polars
import polars as pl
# Carregar CSV (note o separador tab)
df = pl.read_csv("fipex-prices-latest-merged.csv", separator="\t")
# Carregar Parquet (mais rápido!)
df = pl.read_parquet("fipex-prices-latest-merged.parquet")
# Estatísticas básicas
print(f"Total de registros: {df.height:,}")
print(f"Total de marcas: {df['nome_marca'].n_unique():,}")
# Top 10 marcas
print(df.group_by("nome_marca").len().sort("len", descending=True).head(10))Para mais exemplos completos, veja o arquivo `exemplo.py` incluído neste dataset.
SQL - DuckDB
-- Carregar Parquet diretamente
SELECT nome_marca, COUNT(*) as total
FROM 'fipex-prices-latest-merged.parquet'
GROUP BY nome_marca
ORDER BY total DESC
LIMIT 10;Aviso Legal
Este dataset é derivado de informações públicas disponibilizadas pela FIPE. O fipeX é um projeto independente e não possui afiliação com a Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE).
Os dados são fornecidos "como estão", sem garantias de precisão absoluta. Recomenda-se utilizar com cautela para decisões financeiras críticas.
Atualização
Os dados são extraídos do banco de dados do FipeX. A intenção é manter este dataset atualizado mensalmente conforme a FIPE libera novas tabelas.
