API MAPA PSR¶

O modulo MAPA PSR fornece dados de apolices e sinistros do seguro rural brasileiro com subvencao federal, publicados pelo SISSER/MAPA. Namespace: agrobr.alt.mapa_psr.

Funcoes¶

`sinistros`¶

Sinistros de seguro rural — indenizacoes pagas por cultura/municipio.

async def sinistros(
    cultura: str | None = None,
    uf: str | None = None,
    ano: int | None = None,
    ano_inicio: int | None = None,
    ano_fim: int | None = None,
    municipio: str | None = None,
    evento: str | None = None,
    return_meta: bool = False,
) -> pd.DataFrame | tuple[pd.DataFrame, MetaInfo]

Parametros:

Parametro	Tipo	Descricao
`cultura`	`str \\| None`	Filtro por cultura (busca parcial, ex: "SOJA")
`uf`	`str \\| None`	Filtro por UF (sigla, ex: "MT")
`ano`	`int \\| None`	Filtro de ano unico (ex: 2023)
`ano_inicio`	`int \\| None`	Ano inicial do range (inclusive)
`ano_fim`	`int \\| None`	Ano final do range (inclusive)
`municipio`	`str \\| None`	Filtro por municipio (busca parcial)
`evento`	`str \\| None`	Filtro por evento preponderante (ex: "seca")
`return_meta`	`bool`	Se True, retorna tupla (DataFrame, MetaInfo)

Retorno:

DataFrame com colunas: nr_apolice, ano_apolice, uf, municipio, cd_ibge, cultura, classificacao, evento, area_total, valor_indenizacao, valor_premio, valor_subvencao, valor_limite_garantia, produtividade_estimada, produtividade_segurada, nivel_cobertura, seguradora

Exemplo:

from agrobr.alt import mapa_psr

# Todos os sinistros
df = await mapa_psr.sinistros()

# Sinistros de soja em MT
df = await mapa_psr.sinistros(cultura="SOJA", uf="MT")

# Sinistros por seca em 2023
df = await mapa_psr.sinistros(evento="seca", ano=2023)

# Range de anos
df = await mapa_psr.sinistros(ano_inicio=2020, ano_fim=2024)

`apolices`¶

Todas as apolices de seguro rural com subvencao federal.

async def apolices(
    cultura: str | None = None,
    uf: str | None = None,
    ano: int | None = None,
    ano_inicio: int | None = None,
    ano_fim: int | None = None,
    municipio: str | None = None,
    return_meta: bool = False,
) -> pd.DataFrame | tuple[pd.DataFrame, MetaInfo]

Parametros:

Parametro	Tipo	Descricao
`cultura`	`str \\| None`	Filtro por cultura (busca parcial, ex: "SOJA")
`uf`	`str \\| None`	Filtro por UF (sigla, ex: "MT")
`ano`	`int \\| None`	Filtro de ano unico (ex: 2023)
`ano_inicio`	`int \\| None`	Ano inicial do range (inclusive)
`ano_fim`	`int \\| None`	Ano final do range (inclusive)
`municipio`	`str \\| None`	Filtro por municipio (busca parcial)
`return_meta`	`bool`	Se True, retorna tupla (DataFrame, MetaInfo)

Retorno:

DataFrame com colunas: nr_apolice, ano_apolice, uf, municipio, cd_ibge, cultura, classificacao, area_total, valor_premio, valor_subvencao, valor_limite_garantia, valor_indenizacao, evento, produtividade_estimada, produtividade_segurada, nivel_cobertura, taxa, seguradora

Exemplo:

from agrobr.alt import mapa_psr

# Todas as apolices
df = await mapa_psr.apolices()

# Apolices de milho no PR
df = await mapa_psr.apolices(cultura="MILHO", uf="PR")

# Apolices de 2023
df = await mapa_psr.apolices(ano=2023)

Versao Sincrona¶

from agrobr.sync import alt

df = alt.mapa_psr.sinistros(cultura="SOJA", uf="MT")
df = alt.mapa_psr.apolices(ano=2023)

Notas¶

Fonte: SISSER/MAPA — licenca livre (CC-BY)
Dados: CSV bulk (3 arquivos: 2006-2015, 2016-2024, 2025)
PII removido automaticamente (NM_SEGURADO, NR_DOCUMENTO_SEGURADO)
Geolocalizacao removida (LATITUDE, LONGITUDE, graus/min/seg)
CSVs podem ser grandes (~500k linhas no periodo 2006-2015)
Timeout de leitura: 180 segundos