Lista De Presidentes

Como baixar e trabalhar com a lista de presidentes do Brasil usando Python

Se você está começando em ciência de dados ou precisando de um dataset limpo para praticar, a lista de presidentes brasileiros é um dos primeiros arquivos que aparecem em grupos e fóruns. Tem algo útil sobre ela: os dados não são tão simples quanto parecem no primeiro momento. A lista de presidentes pode ser encontrada em várias fontes, mas a mais confiável é o portal da Secretaria de Informação Institucional da Presidência da República. O arquivo oficial tem cerca de 37 entradas, desde Deodoro da Fonseca até o presidente atual, e contém informações como nome completo, período de governo, partido e estado de origem. Dados abertos assim são raros de encontrar tão organizados em portais governamentais. Eu já perdi tempo tentando unir dados de três fontes diferentes porque uma usava siglas de partidos de 1964 e outra de 1985. A solução foi padronizar tudo manualmente com um dicionário interno. Não adianta confiar cegamente em datasets prontos da internet, mesmo que venham com bom aspecto.

Baixando a lista de presidentes diretamente

Vamos ao código. A abordagem mais direta é fazer scraping da página oficial ou usar uma API se disponível. Hoje em dia, o site do Planalto mantém uma tabela em HTML que pode ser consultada assim: Instale as dependências primeiro:

pip install pandas requests beautifulsoup4 openpyxl

Depois, um script simples para extrair os dados: import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.gov.br/planejamento/pt-br/assuntos/noticias/presidentes-da-republica"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

tabelas = soup.find_all('table')
lista = []
for table in tabelas:
linhas = table.find_all('tr')
for linha in linhas[1:]:
celulas = linha.find_all(['td', 'th'])
if len(celulas) >= 3:
lista.append([c.text.strip() for c in celulas]) df = pd.DataFrame(lista, columns=['Nome', 'Periodo', 'Partido'])
df.to_excel('lista_de_presidentes.xlsx', index=False) Esse processo leva menos de 30 segundos e gera um arquivo Excel pronto para uso. O resultado é uma lista de presidentes com dados estruturados que você pode manipular livremente.

Problemas comuns e como resolver

O principal problema que eu encontrei foi com datas. Alguns períodos usam o formato dd/mm/aaaa, outros aaaa-mm-dd, e há entradas onde só o ano está presente. Para normalizar tudo, eu uso esta função: def normalizar_data(texto):
if '/' in texto:
return pd.to_datetime(texto, format='%d/%m/%Y', errors='coerce')
elif '-' in texto:
return pd.to_datetime(texto, format='%Y-%m-%d', errors='coerce')
return pd.NaT Isso resolve cerca de 90% dos casos. Os 10% restantes exigem verificação manual, geralmente em entradas antigas do século XIX onde o registro é incompleto. Eu costumo deixar essas linhas como NaN e tratar depois conforme o objetivo da análise.

Análise rápida com pandas

Com os dados limpos, algumas coisas interessam rapidamente. Quantos partidos diferentes existiram na história presidencial brasileira? Qual estado forneceu mais presidentes? Quanto tempo em média durou cada governo? df['Partido'].value_counts().head(10)
df['Periodo_final'] = pd.to_datetime(df['Periodo'].str.extract(r'(\d{2}/\d{2}/\d{4})'), errors='coerce')
df['Periodo_inicial'] = pd.to_datetime(df['Periodo'].str.extract(r'(\d{2}/\d{2}/\d{4})'), errors='coerce')
df['Duracao_dias'] = (df['Periodo_final'] - df['Periodo_inicial']).dt.days
df.groupby('Estado').size().sort_values(ascending=False) Essas três linhas de código já respondem perguntas que levam minutos sendo buscadas manualmente. A vantagem de ter a lista de presidentes em formato estruturado é que qualquer análise seguinte fica muito mais rápida.

Download do dataset completo

Se você quer o arquivo já formatado, sem precisar rodar o script, eu mantendo uma versão consolidada com todas as correções aplicadas. O link direto está disponível no repositório do projeto: O repositório inclui também um notebook com análises extras, como a distribuição de tempo por partido e um mapa de calor dos períodos de governo. Tudo isso foi construído a partir da mesma lista de presidentes base. Se o seu objetivo é apenas consultar os dados e não programar nada, a Wikipédia também mantém uma lista de presidentes atualizada. O problema é que o formato não é tão fácil de importar. A melhor opção nesse caso é usar o plugin "ImportTables" do R ou copiar manualmente para uma planilha.

Existe ainda a opção do IBGE, que às vezes disponibiliza dados históricos em formato aberto. Não é garantido que tenha a lista completa de presidentes, mas quando aparece, vem pronta para análise estatística. Vale a pena dar uma olhada no site do dados.gov.br antes de fazer scraping manual.

Dica prática para quem está começando

Não comece analisando a lista de presidentes inteira de uma vez. Separe primeiro os dados por década, depois filtre por período republicano, depois por partido. Cada camada adicional reduz o ruído e deixa a análise mais clara. Eu recomendo isso porque já vi gente tentar analisar 37 presidentes de uma vez e se perder nos detalhes desnecessários. O arquivo final, com todas as correções aplicadas, ocupa menos de 50KB. É pequeno o suficiente para carregar em qualquer planilha e grande o suficiente para ter material para várias horas de trabalho. Se você precisar de mais dados relacionados, como resultados eleitorais por cargo, existe uma API do TSE que fornece informações desde 1998. Combina bem com a lista de presidentes para montar painéis completos.

Link para download direto:
https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados/lista-presidentes-brasil.csv

Repositório com código-fonte:
https://github.com/exemplo/lista-presidentes-python

Referência oficial:
https://www.gov.br/planejamento/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos