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| pretty_name | fipeX - Dados de Veículos da Tabela FIPE | |||||
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Este dataset contém preços históricos e atuais de veículos comercializados no Brasil, baseados na Tabela FIPE (Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas).
Os dados são extraídos e organizados pelo projeto fipeX — uma iniciativa independente para facilitar o acesso a dados automotivos públicos, com API pública gratuita e este dataset em domínio público.
Licença: CC0-1.0 — domínio público. Use livremente, inclusive comercialmente, sem necessidade de atribuição (atribuição é bem-vinda, claro).
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
O dataset é distribuído em três canais:
As snapshots completas (~1 GB CSV / ~120 MB Parquet) são publicadas como release assets em github.com/fipex-labs/dataset/releases. Cada tag (v2026.05.0, v2026.04.0, etc.) corresponde a uma referência mensal da FIPE.
# Download direto do release mais recente
curl -L -o fipex-prices-latest-merged.parquet \
https://github.com/fipex-labs/dataset/releases/latest/download/fipex-prices-latest-merged.parquet
# Ou via gh CLI
gh release download --pattern '*.parquet' -R fipex-labs/datasetMirror oficial em huggingface.co/datasets/alanwgt/fipex-veiculos-brasil — ideal para integração com a stack ML (datasets, polars, etc.).
Dumps por período de referência (2026/01/, 2026/02/, …) ficam dentro deste repositório. São arquivos menores, versionáveis, e úteis para análises pontuais sem precisar baixar o histórico completo.
4 arquivos por release, combinando duas versões dos dados e dois formatos:
| Arquivo | Versão | Formato | Descrição |
|---|---|---|---|
fipex-prices-latest.csv |
Original | CSV | Dados históricos como publicados pela FIPE |
fipex-prices-latest-merged.csv |
Consolidada | CSV | Visão consolidada com nomes de modelos atuais |
fipex-prices-latest.parquet |
Original | Parquet | Versão original em formato colunar otimizado |
fipex-prices-latest-merged.parquet |
Consolidada | Parquet | Versão consolidada em formato colunar otimizado |
Dumps individuais por período de referência FIPE, disponíveis apenas na versão original:
| Arquivo | Formato | Descrição |
|---|---|---|
YYYY/MM/fipex-prices.csv |
CSV | Preços do período como publicados pela FIPE |
YYYY/MM/fipex-prices.parquet |
Parquet | Mesmos dados em formato colunar otimizado |
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.
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
Todos os arquivos compartilham a mesma estrutura de 12 colunas:
| Coluna | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
tipo_veiculo |
string | Categoria do veículo (carro, moto, caminhão) |
codigo_fipe |
string | Código único do veículo na FIPE |
nome_modelo |
string | Nome do modelo (ex: Palio 1.0, Corolla XEi) |
nome_marca |
string | Fabricante do veículo (ex: Fiat, Toyota) |
nome_combustivel |
string | Tipo de combustível (Gasolina, Diesel, Flex, etc) |
sigla_combustivel |
string | Sigla do combustível (g, e, d, l, f, h, n) |
ano_modelo |
int | Ano de fabricação do modelo |
zero_km |
bool | Se o veículo é zero quilômetro (true/false) |
valor_centavos |
int | Valor do veículo em centavos (evita erros de ponto flutuante) |
valor_formatado |
string | Valor do veículo em Reais (R$) para facilidade de leitura |
mes_referencia |
int | Mês de referência da tabela FIPE (1-12) |
ano_referencia |
int | Ano de referência da tabela FIPE |
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 examples/python.py.
-- 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;Mais consultas prontas em examples/duckdb.sql.
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.
Os dados são extraídos do banco de dados do FipeX. A intenção é manter este dataset atualizado mensalmente conforme a FIPE libera novas tabelas.
Veja CONTRIBUTING.md. Scripts de exemplo em outras linguagens (R, Julia, Spark, etc.) são especialmente bem-vindos.
| Recurso | Conteúdo |
|---|---|
| fipex-labs/dataset | Este repositório — dataset (CC0) |
| fipex.com.br | Consulta da Tabela FIPE, gratuita e sem cadastro |
| API pública | API REST gratuita, sem chave, 10 req/s por IP |