CNES FTP Database

Code to work with CNES (Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde) directories and files inside DATASUS FTP

[1]:

from pysus.ftp.databases.cnes import CNES
cnes = CNES()

[2]:

cnes.metadata

[2]:

{'long_name': 'Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde',
 'source': 'https://cnes.datasus.gov.br/',
 'description': 'O Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES) é o sistema de informação oficial de cadastramento de informações de todos os estabelecimentos de saúde no país, independentemente de sua natureza jurídica ou de integrarem o Sistema Único de Saúde (SUS). Trata-se do cadastro oficial do Ministério da Saúde (MS) no tocante à realidade da capacidade instalada e mão-de-obra assistencial de saúde no Brasil em estabelecimentos de saúde públicos ou privados, com convênio SUS ou não.'}

CNES FTP Database has lazy loading (also applied to Directories), therefore its content will require explict load() to be displayed:

[3]:

cnes.content

2023-09-19 11:57:40.905 | INFO     | pysus.ftp:content:440 - content is not loaded, use `load()` to load default paths

[3]:

[]

[4]:

cnes.load() # Loads default CNES content (from cnes.paths)

[4]:

CNES - Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde

[5]:

# Default content for (loaded) CNES database
cnes.content

[5]:

[/dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/DC,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/EE,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/EF,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/EP,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/EQ,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/GM,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/HB,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/IN,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/LT,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/PF,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/RC,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/SR,
 /dissemin/publicos/CNES/200508_/Dados/ST]

CNES Groups

[6]:

cnes.groups

[6]:

{'DC': 'Dados Complementares',
 'EE': 'Estabelecimento de Ensino',
 'EF': 'Estabelecimento Filantrópico',
 'EP': 'Equipes',
 'EQ': 'Equipamentos',
 'GM': 'Gestão e Metas',
 'HB': 'Habilitação',
 'IN': 'Incentivos',
 'LT': 'Leitos',
 'PF': 'Profissional',
 'RC': 'Regra Contratual',
 'SR': 'Serviço Especializado',
 'ST': 'Estabelecimentos'}

Loading groups

To load specific groups into cnes content, it’s possible to pass them in the load() method:

[7]:

cnes.load("DC")
cnes.load(["ST", "SR"])
print(str(len(cnes.content)) + " files loaded")

17838 files loaded

Filtering files

by group (required)

[8]:

# Get files by group
len(cnes.get_files("SR"))

[8]:

[9]:

# Multiple groups
len(cnes.get_files(["ST", "SR"]))

[9]:

by UF (state)

[10]:

# Get files by UF from group
print("SR - São Paulo files: " + str(len( cnes.get_files("SR", uf="SP" ))))

SR - São Paulo files: 220

[11]:

# Multiple UFs
len(cnes.get_files("SR", uf=["SP", "RJ"]))

[11]:

by year

[12]:

len(cnes.get_files("SR", year=2023)) # or 23

[12]:

[13]:

# Multiple Years
len(cnes.get_files("SR", year=[20, 21, 22, 23]))

[13]:

by month

[14]:

len(cnes.get_files("SR", month=[1, 2, 3, 4])) # or single month

[14]:

Combining filters

[15]:

files = cnes.get_files("SR", uf="SP", year=2023, month=[1,2,3])
files

[15]:

[SRSP2301.dbc, SRSP2302.dbc, SRSP2303.dbc]

Describing Files

[16]:

from pprint import pprint
for file in files:
    pprint(cnes.describe(file))

{'group': 'Serviço Especializado',
 'last_update': '2023-02-17 07:31AM',
 'month': 'Janeiro',
 'name': 'SRSP2301.dbc',
 'size': '1.6 MB',
 'uf': 'São Paulo',
 'year': 2023}
{'group': 'Serviço Especializado',
 'last_update': '2023-03-14 02:34PM',
 'month': 'Fevereiro',
 'name': 'SRSP2302.dbc',
 'size': '1.6 MB',
 'uf': 'São Paulo',
 'year': 2023}
{'group': 'Serviço Especializado',
 'last_update': '2023-04-17 07:34AM',
 'month': 'Março',
 'name': 'SRSP2303.dbc',
 'size': '1.6 MB',
 'uf': 'São Paulo',
 'year': 2023}

Downloading Files

[17]:

parquets = cnes.download(files)
parquets

SRSP2303.parquet: 100%|██████████| 81.4k/81.4k [00:05<00:00, 14.8kB/s]

[17]:

[/home/bida/pysus/SRSP2301.parquet,
 /home/bida/pysus/SRSP2302.parquet,
 /home/bida/pysus/SRSP2303.parquet]

PySUS uses Parquets as output, use the method to_dataframe() to read the file as pandas DataFrame

[18]:

parquets[0].to_dataframe()

[18]:

	CNES	CODUFMUN	SERV_ESP	CLASS_SR	SRVUNICO	REGSAUDE	MICR_REG	DISTRSAN	DISTRADM	TPGESTAO	...	CNPJ_MAN	CARACTER	AMB_NSUS	AMB_SUS	HOSP_NSUS	HOSP_SUS	COMPETEN	CONTSRVU	CNESTERC	NAT_JUR
0	2790920	351450	145	008		0206				M	...	00000000000000	1	1	0	0	0	202301			2062
1	2790920	351450	145	009		0206				M	...	00000000000000	1	1	0	0	0	202301			2062
2	2790920	351450	145	010		0206				M	...	00000000000000	1	1	0	0	0	202301			2062
3	2790920	351450	145	013		0206				M	...	00000000000000	1	1	0	0	0	202301			2062
4	3025489	351450	111	001	111	0206				M	...	46137485000160	1	0	1	0	0	202301	1		1244
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
144830	0008885	354780	141	002						M	...	46522942000130	1	0	1	0	0	202301			1244
144831	0008885	354780	144	001	144					M	...	46522942000130	1	0	1	0	0	202301	1		1244
144832	0008885	354780	159	001	159					M	...	46522942000130	1	0	1	0	0	202301	1		1244
144833	0008885	354780	159	004						M	...	46522942000130	1	0	1	0	0	202301			1244
144834	0008885	354780	159	005						M	...	46522942000130	1	0	1	0	0	202301			1244

144835 rows × 32 columns