fipeX MCP

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• veiculos
• brasil
• carros
• precos pretty_name: fipeX - FIPE 表车辆数据 size_categories:
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fipeX：FIPE 表完整数据集

此数据集包含在巴西销售的车辆的历史和当前价格，数据基于 FIPE 表（经济研究基金会）。

数据由 fipeX 项目提取并整理。该项目是一项独立倡议，旨在让公众更容易获取汽车领域的公共数据，并提供免费公共 API以及这个公有领域数据集。

许可证：CC0-1.0——公有领域。可自由使用，包括商业用途，无需注明出处（当然，欢迎注明出处）。

关于数据集

此数据集适用于：

• 分析车辆折旧
• 预测价格（机器学习）
• 研究巴西汽车市场的经济状况
• 创建查询和分析应用

如何获取数据

数据集通过以下三种渠道分发：

1. GitHub Releases（推荐直接下载）

完整快照（约 1 GB CSV / 约 120 MB Parquet）作为 release assets 发布在 github.com/fipex-labs/dataset/releases。每个标签（v2026.05.0、v2026.04.0 等）对应 FIPE 的一个月度参考期。

# 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/dataset

2. Hugging Face Datasets

官方镜像位于 huggingface.co/datasets/alanwgt/fipex-veiculos-brasil，适合与 ML 技术栈（datasets、polars 等）集成。

3. 单独的月度转储文件（在 git 中）

按参考期（2026/01/、2026/02/，……）划分的转储文件位于此代码库中。这些文件体积较小、可进行版本管理，适合开展特定分析，无需下载完整历史数据。

可用文件

完整历史数据（通过 GitHub Releases 获取）

每个 release 包含 4 个文件，涵盖两个数据版本和两种格式：

文件	版本	格式	描述
fipex-prices-latest.csv	原始	CSV	FIPE 发布的历史数据
fipex-prices-latest-merged.csv	合并版	CSV	使用当前模型名称的整合视图
fipex-prices-latest.parquet	原始	Parquet	采用优化列式格式的原始版本
fipex-prices-latest-merged.parquet	合并版	Parquet	采用优化列式格式的合并版本

按参考期划分（YYYY/MM/）

按 FIPE 参考期划分的单独转储文件，仅提供原始版本：

文件	格式	描述
YYYY/MM/fipex-prices.csv	CSV	FIPE 发布的该期价格
YYYY/MM/fipex-prices.parquet	Parquet	相同数据的优化列式格式版本

为什么按参考期划分的转储文件只提供原始版本？ 合并版反映的是模型合并的当前状态，会随着 FIPE 重命名车辆而不断变化。今天生成的合并版转储文件，可能与 6 个月后生成的不同。对于按期数据而言，原始版本是唯一不变且可复现的版本。

使用哪个版本？

完整历史数据的两个版本都包含相同数量的价格记录。区别在于模型名称的归属方式：

原始版本（fipex-prices-latest.csv / .parquet）：

• 使用 FIPE 在各个时期发布的原始模型名称
• 如果 FIPE 重命名了某个车型（例如：“Gol 1.0 Mi” → “Gol 1.0 12V”），旧价格仍保留原名称
• 适合需要追踪模型名称随时间变化的历史分析

合并版本（fipex-prices-latest-merged.csv / .parquet）：

• 在所有时期统一使用当前名称显示更名后的车型
• 如果某个车型更名，历史价格也会显示新名称
• 适合查询和分析车辆价格走势、无需关注名称变化的场景

CSV 格式（.csv）：

• 使用制表符（\t）分隔，即 TSV 格式
• 兼容 Excel、Google Sheets 及任何数据分析工具
• 易于阅读和直观检查
• 文件比 Parquet 更大

Parquet 格式（.parquet）：

• 针对分析优化的二进制列式格式
• 高效压缩（比 CSV 小约 70%）
• 读取速度比 CSV 快 3–5 倍
• 适合使用 Python/Pandas、Spark、DuckDB 进行处理
• 原生保留数据类型

数据结构

所有文件都采用相同的 12 列结构：

列	类型	描述
tipo_veiculo	string	车辆类别（汽车、摩托车、卡车）
codigo_fipe	string	FIPE 中车辆的唯一代码
nome_modelo	string	车型名称（例如：Palio 1.0、Corolla XEi）
nome_marca	string	车辆制造商（例如：Fiat、Toyota）
nome_combustivel	string	燃料类型（汽油、柴油、Flex 等）
sigla_combustivel	string	燃料缩写（g、e、d、l、f、h、n）
ano_modelo	int	车型年份
zero_km	bool	车辆是否为零公里新车（true/false）
valor_centavos	int	车辆价格，以分为单位（避免浮点误差）
valor_formatado	string	车辆价格，以雷亚尔（R$）表示，便于阅读
mes_referencia	int	FIPE 表的参考月份（1–12）
ano_referencia	int	FIPE 表的参考年份

使用示例

Python - Polars

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))

更多完整示例，请参阅 examples/python.py。

SQL - DuckDB

-- 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;

更多现成查询，请参阅 examples/duckdb.sql。

法律声明

此数据集源自 FIPE 发布的公开信息。fipeX 是一个独立项目，与 Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas（FIPE）无关联。

数据按“原样”提供，不保证绝对准确。建议谨慎使用，避免将其用于关键财务决策。

更新

数据从 FipeX 数据库中提取。计划根据 FIPE 发布新表的情况，每月更新此数据集。

如何贡献

请参阅 CONTRIBUTING.md。特别欢迎使用其他语言编写的示例脚本（R、Julia、Spark 等）。

相关项目

资源	内容
fipex-labs/dataset	本仓库——数据集（CC0）
fipex.com.br	免费查询 FIPE 表格，无需注册
公共 API	免费 REST API，无需密钥，每个 IP 每秒 10 次请求