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CONAB CEASA/PROHORT

Most recent wholesale produce prices across 43 CEASAs in Brazil (48 products).

conab.ceasa_precos()

Most recent wholesale prices per product x CEASA.

import agrobr

df = await agrobr.conab.ceasa_precos(produto="tomate")

Parameters

Parameter Type Required Description
produto str No Filter by product (e.g. "tomate", "ABACAXI"). Case-insensitive
ceasa str No Filter by CEASA (e.g. "CEAGESP - SAO PAULO", "SAO PAULO"). Case-insensitive, partial match
as_polars bool No If True, returns a polars.DataFrame
return_meta bool No If True, returns (DataFrame, MetaInfo)

Returned Columns

Column Type Description
data datetime Price date (per CEASA, extracted from the header)
produto str Product name (e.g. TOMATE, ABACAXI)
categoria str FRUTAS or HORTALICAS
unidade str KG, UN or DZ
ceasa str CEASA name (e.g. CEAGESP - SAO PAULO)
ceasa_uf str CEASA state (e.g. SP)
preco float Price in BRL (nulls filtered out)

conab.ceasa_produtos()

List of the 48 products monitored by PROHORT.

import agrobr

produtos = agrobr.conab.ceasa_produtos()

Returns

Sorted list of strings (e.g. ["ABACATE", "ABACAXI", ..., "VAGEM"]).

conab.lista_ceasas()

List of the 43 CEASAs with their state.

import agrobr

ceasas = agrobr.conab.lista_ceasas()
for c in ceasas[:3]:
    print(c["nome"], c["uf"])

Returns

List of dicts with nome and uf for each CEASA, sorted by name.

conab.ceasa_categorias()

Product categories (FRUTAS, HORTALICAS).

import agrobr

cats = agrobr.conab.ceasa_categorias()
print(f"Frutas: {len(cats['FRUTAS'])}")
print(f"Hortalicas: {len(cats['HORTALICAS'])}")

Synchronous Usage

from agrobr import sync

df = sync.conab.ceasa_precos(produto="tomate")
produtos = sync.conab.ceasa_produtos()
ceasas = sync.conab.lista_ceasas()

Examples

Tomato price in SP

import agrobr

df = await agrobr.conab.ceasa_precos(produto="tomate", ceasa="SAO PAULO")
print(df[["ceasa", "preco", "unidade"]])

All fruits

import agrobr

df = await agrobr.conab.ceasa_precos()
frutas = df[df["categoria"] == "FRUTAS"]
print(frutas.groupby("produto")["preco"].mean().sort_values(ascending=False))

Compare prices across CEASAs

import agrobr

df = await agrobr.conab.ceasa_precos(produto="tomate")
print(df[["ceasa", "ceasa_uf", "preco"]].sort_values("preco"))

Data Source

  • Provider: CONAB — Companhia Nacional de Abastecimento
  • System: PROHORT (Programa Brasileiro de Modernizacao do Mercado Hortigranjeiro)
  • Frequency: Daily (wholesale prices)
  • Coverage: 48 products (20 fruits, 28 vegetables), 43 CEASAs, 20 states
  • Format: JSON (Pentaho CDA REST API)
  • License: zona_cinza (embedded public credentials, API not officially documented)
  • Portal: Portal de Informacoes CONAB