SINASC FTP Database

Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos

[1]:

from pysus import SINASC
sinasc = SINASC().load() # Loads the files from DATASUS

[2]:

sinasc

[2]:

SINASC - Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos

[3]:

sinasc.metadata

[3]:

{'long_name': 'Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos',
 'source': 'http://sinasc.saude.gov.br/',
 'description': ''}

Listing codes & groups

[4]:

sinasc.groups

[4]:

{'DN': 'Declarações de Nascidos Vivos',
 'DNR': 'Dados dos Nascidos Vivos por UF de residência'}

Getting specific files

[5]:

sinasc.get_files("DN", uf="SP") # or multiple ["SP", ...]

[5]:

[DNSP1996.DBC,
 DNSP1997.DBC,
 DNSP1998.DBC,
 DNSP1999.DBC,
 DNSP2000.DBC,
 DNSP2001.DBC,
 DNSP2002.DBC,
 DNSP2003.DBC,
 DNSP2004.DBC,
 DNSP2005.dbc,
 DNSP2006.DBC,
 DNSP2007.dbc,
 DNSP2008.dbc,
 DNSP2009.dbc,
 DNSP2010.DBC,
 DNSP2011.DBC,
 DNSP2012.DBC,
 DNSP2013.dbc,
 DNSP2014.dbc,
 DNSP2015.dbc,
 DNSP2016.dbc,
 DNSP2017.dbc,
 DNSP2018.dbc,
 DNSP2019.dbc,
 DNSP2020.dbc,
 DNSP2021.dbc]

[6]:

files = sinasc.get_files("DN", uf="SP", year=[1999, 2000])
files

[6]:

[DNSP1999.DBC, DNSP2000.DBC]

Describing files inside DATASUS server

[7]:

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

{'group': 'Declarações de Nascidos Vivos',
 'last_update': '2020-01-27 12:12PM',
 'name': 'DNSP1999.DBC',
 'size': '14.3 MB',
 'uf': 'São Paulo',
 'year': 1999}
{'group': 'Declarações de Nascidos Vivos',
 'last_update': '2020-01-27 12:12PM',
 'name': 'DNSP2000.DBC',
 'size': '14.3 MB',
 'uf': 'São Paulo',
 'year': 2000}

Downloading files

You can rather download multiple files or download them individually:

[8]:

sinasc.download(files) # Downloads to default directory or specify with `local_dir=`

DNSP2000.parquet: 100%|████████████| 523k/523k [00:15<00:00, 34.3kB/s]

[8]:

[/home/bida/pysus/DNSP1999.parquet, /home/bida/pysus/DNSP2000.parquet]

@Note: If the file has been downloaded already, it’s required to delete it in order to download the lastest updated file from DATASUS.

Reading files

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

[9]:

parquet = sinasc.download(files)[0]

100%|████████████████████████████| 14.3M/14.3M [00:00<00:00, 6.32GB/s]

[10]:

parquet.to_dataframe()

[10]:

	contador	LOCNASC	CODMUNNASC	IDADEMAE	ESTCIVMAE	ESCMAE	CODOCUPMAE	QTDFILVIVO	QTDFILMORT	CODMUNRES	...	GRAVIDEZ	PARTO	CONSULTAS	DTNASC	SEXO	APGAR1	APGAR5	RACACOR	PESO	CODANOMAL
0	90001	1	3550308	21	9	2		03	00	3550308	...	1	1	8	20021999	2	09	10		3300
1	90002	1	3550308	23	9	3		01	00	3550308	...	1	1	8	19031999	2	09	10		2300
2	90003	1	3550308	19	9	2		01	00	3550308	...	1	1	8	09031999	1	08	09	4	3600
3	90004	1	3550308	16	9	2		00	00	3550308	...	1	1	8	15031999	2	09	10	1	2600
4	90005	1	3550308	33	9	2		00	00	3550308	...	1	2	8	17031999	2	09	09		2700
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
714423	299996	1	3522604	18	9	3		01	00	3522604	...	1	1	4	20051999	1	08	10	1	3400
714424	299997	1	3522604	37	2	2		01	00	3522604	...	1	2	4	29051999	1	09	10	1	3800
714425	299998	1	3522604	21	9	4		00	00	3522604	...	1	1	4	04061999	2	09	10	1	3500
714426	299999	1	3522604	34	2	4		00	00	3522604	...	1	2	3	04061999	2	09	10	1	3800
714427	300000	1	3522604	37	9	2		05	00	3522604	...	1	1	8	29051999	2	10	10	1	3100

714428 rows × 21 columns