Datasets:

olob0
/

ibge-nomes-no-brasil-2022

code int32 1.1M 5.3M	name stringlengths 3 32	state_code uint8 11 53	microregion_code int32 11k 53k ⌀	mesoregion_code int32 1.1k 5.3k ⌀	population int32 833 11.5M ⌀
1,100,015	Alta Floresta D'Oeste	11	11,006	1,102	21,494
1,100,023	Ariquemes	11	11,003	1,102	96,833
1,100,031	Cabixi	11	11,008	1,102	5,351
1,100,049	Cacoal	11	11,006	1,102	86,887
1,100,056	Cerejeiras	11	11,008	1,102	15,890
1,100,064	Colorado do Oeste	11	11,008	1,102	15,663
1,100,072	Corumbiara	11	11,008	1,102	7,519
1,100,080	Costa Marques	11	11,002	1,101	12,627
1,100,098	Espigão D'Oeste	11	11,006	1,102	29,414
1,100,106	Guajará-Mirim	11	11,002	1,101	39,387
1,100,114	Jaru	11	11,004	1,102	50,591
1,100,122	Ji-Paraná	11	11,004	1,102	124,333
1,100,130	Machadinho D'Oeste	11	11,003	1,102	30,707
1,100,148	Nova Brasilândia D'Oeste	11	11,005	1,102	15,679
1,100,155	Ouro Preto do Oeste	11	11,004	1,102	35,044
1,100,189	Pimenta Bueno	11	11,007	1,102	35,079
1,100,205	Porto Velho	11	11,001	1,101	460,434
1,100,254	Presidente Médici	11	11,004	1,102	19,327
1,100,262	Rio Crespo	11	11,003	1,102	3,471
1,100,288	Rolim de Moura	11	11,006	1,102	56,406
1,100,296	Santa Luzia D'Oeste	11	11,006	1,102	7,419
1,100,304	Vilhena	11	11,007	1,102	95,832
1,100,320	São Miguel do Guaporé	11	11,005	1,102	21,635
1,100,338	Nova Mamoré	11	11,001	1,101	25,444
1,100,346	Alvorada D'Oeste	11	11,005	1,102	13,117
1,100,379	Alto Alegre dos Parecis	11	11,006	1,102	11,479
1,100,403	Alto Paraíso	11	11,003	1,102	16,320
1,100,452	Buritis	11	11,001	1,101	27,992
1,100,502	Novo Horizonte do Oeste	11	11,006	1,102	7,667
1,100,601	Cacaulândia	11	11,003	1,102	4,150
1,100,700	Campo Novo de Rondônia	11	11,001	1,101	8,844
1,100,809	Candeias do Jamari	11	11,001	1,101	22,310
1,100,908	Castanheiras	11	11,006	1,102	3,233
1,100,924	Chupinguaia	11	11,007	1,102	9,324
1,100,940	Cujubim	11	11,001	1,101	14,863
1,101,005	Governador Jorge Teixeira	11	11,004	1,102	8,001
1,101,104	Itapuã do Oeste	11	11,001	1,101	8,548
1,101,203	Ministro Andreazza	11	11,006	1,102	6,466
1,101,302	Mirante da Serra	11	11,004	1,102	9,235
1,101,401	Monte Negro	11	11,003	1,102	11,548
1,101,435	Nova União	11	11,004	1,102	6,200
1,101,450	Parecis	11	11,007	1,102	4,125
1,101,468	Pimenteiras do Oeste	11	11,008	1,102	2,156
1,101,476	Primavera de Rondônia	11	11,007	1,102	3,076
1,101,484	São Felipe D'Oeste	11	11,007	1,102	5,258
1,101,492	São Francisco do Guaporé	11	11,002	1,101	16,286
1,101,500	Seringueiras	11	11,005	1,102	11,171
1,101,559	Teixeirópolis	11	11,004	1,102	4,256
1,101,609	Theobroma	11	11,004	1,102	8,113
1,101,708	Urupá	11	11,004	1,102	10,725
1,101,757	Vale do Anari	11	11,003	1,102	7,788
1,101,807	Vale do Paraíso	11	11,004	1,102	6,479
1,200,013	Acrelândia	12	12,004	1,202	14,021
1,200,054	Assis Brasil	12	12,005	1,202	8,100
1,200,104	Brasiléia	12	12,005	1,202	26,000
1,200,138	Bujari	12	12,004	1,202	12,917
1,200,179	Capixaba	12	12,004	1,202	10,392
1,200,203	Cruzeiro do Sul	12	12,001	1,201	91,888
1,200,252	Epitaciolândia	12	12,005	1,202	18,757
1,200,302	Feijó	12	12,002	1,201	35,426
1,200,328	Jordão	12	12,002	1,201	9,222
1,200,336	Mâncio Lima	12	12,001	1,201	19,294
1,200,344	Manoel Urbano	12	12,003	1,202	11,996
1,200,351	Marechal Thaumaturgo	12	12,001	1,201	17,093
1,200,385	Plácido de Castro	12	12,004	1,202	16,560
1,200,393	Porto Walter	12	12,001	1,201	10,735
1,200,401	Rio Branco	12	12,004	1,202	364,756
1,200,427	Rodrigues Alves	12	12,001	1,201	14,938
1,200,435	Santa Rosa do Purus	12	12,003	1,202	6,723
1,200,450	Senador Guiomard	12	12,004	1,202	21,454
1,200,500	Sena Madureira	12	12,003	1,202	41,343
1,200,609	Tarauacá	12	12,002	1,201	43,467
1,200,708	Xapuri	12	12,005	1,202	18,243
1,200,807	Porto Acre	12	12,004	1,202	16,693
1,300,029	Alvarães	13	13,005	1,303	15,866
1,300,060	Amaturá	13	13,003	1,302	10,819
1,300,086	Anamã	13	13,006	1,303	9,962
1,300,102	Anori	13	13,006	1,303	17,194
1,300,144	Apuí	13	13,013	1,304	20,647
1,300,201	Atalaia do Norte	13	13,003	1,302	15,314
1,300,300	Autazes	13	13,007	1,303	41,564
1,300,409	Barcelos	13	13,001	1,301	18,834
1,300,508	Barreirinha	13	13,010	1,303	31,051
1,300,607	Benjamin Constant	13	13,003	1,302	37,648
1,300,631	Beruri	13	13,006	1,303	20,718
1,300,680	Boa Vista do Ramos	13	13,010	1,303	23,785
1,300,706	Boca do Acre	13	13,011	1,304	35,447
1,300,805	Borba	13	13,013	1,304	33,080
1,300,839	Caapiranga	13	13,006	1,303	13,469
1,300,904	Canutama	13	13,012	1,304	16,869
1,301,001	Carauari	13	13,004	1,302	28,742
1,301,100	Careiro	13	13,007	1,303	30,792
1,301,159	Careiro da Várzea	13	13,007	1,303	19,637
1,301,209	Coari	13	13,006	1,303	70,616
1,301,308	Codajás	13	13,006	1,303	23,549
1,301,407	Eirunepé	13	13,004	1,302	33,170
1,301,506	Envira	13	13,004	1,302	17,186
1,301,605	Fonte Boa	13	13,003	1,302	25,871
1,301,654	Guajará	13	13,004	1,302	13,815
1,301,704	Humaitá	13	13,013	1,304	57,473

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IBGE Nomes no Brasil 2022

Este dataset reúne os nomes próprios e sobrenomes no Brasil disponibilizados pelo Censo Demográfico 2022 do IBGE, organizados em um modelo relacional e distribuídos em arquivos Parquet.

A base contém cerca de 128 mil nomes e 202 mil sobrenomes, com dados de frequência, ranking, distribuição por sexo, idade mediana, evolução por década, variantes de grafia e distribuição geográfica até o nível de município (5.570).

Também inclui os verbetes editoriais de significado e origem disponibilizados pelo IBGE para os 90 nomes e sobrenomes mais comuns.

Os dados foram extraídos da API pública usada pelo próprio site Nomes no Brasil.

Detalhes

Idioma: Português (Brasil)
Domínio: onomástica, demografia e dados censitários
Formato: Parquet, com uma tabela por arquivo
Estrutura: modelo relacional normalizado
Volume: aproximadamente 6,2 milhões de linhas somando todas as tabelas de fatos
Cobertura temporal: nascimentos até 2022, agrupados em faixas por década, de "até 1930" a "2020–2022"
Granularidade geográfica: Brasil, Unidade da Federação (27) e Município (5.570)
Licença: CC BY 4.0

Licença e atribuição

Esta compilação está disponível sob CC BY 4.0. Você pode usar, redistribuir e adaptar os dados, inclusive comercialmente, desde que dê os devidos créditos.

Compilação e estruturação: Gabriel Lobo (@olob0)
Dados originais: IBGE - Censo Demográfico 2022

Os dados originais são de domínio público e foram produzidos e disponibilizados pelo IBGE. A atribuição CC BY se refere ao trabalho de coleta, organização, modelagem e empacotamento deste dataset. Os dados originais continuam pertencendo ao IBGE.

Casos de uso

Alguns usos possíveis para este dataset:

Estimativa de gênero a partir do nome, usando male_count e female_count.
Estimativa de idade a partir de median_age ou da distribuição por década.
Análise onomástica e sociolinguística, como tendências de nomes ao longo do tempo, regionalismos e variantes de grafia.
Geodemografia, analisando a concentração de nomes e sobrenomes por UF e município.
Deduplicação e normalização de cadastros, usando nomes e sobrenomes reais e suas frequências no Brasil.
Geração de dados sintéticos, fazendo amostragem de nomes de acordo com sua frequência real.
Visualizações, como rankings, mapas coropléticos e séries temporais de popularidade.

Estrutura

A estrutura é baseada em uma tabela principal (name_ranking) e várias tabelas relacionadas com informações adicionais, além das dimensões geográficas e dos dados editoriais.

A chave de negócio usada para identificar um nome é o par (name_text, name_type), onde name_type pode ser given (nome próprio) ou surname (sobrenome).

Tabelas de fatos

Tabela	Grão	Linhas	Descrição
`name_ranking`	`(name_text, name_type)`	330.059	Tabela principal. Contém frequência, percentual e ranking nacional de cada nome e sobrenome.
`name_detail`	`(name_text, name_type)`	330.058	Ranking dentro da letra inicial, contagem por sexo e idade mediana.
`name_by_decade`	`(name_text, name_type, decade)`	221.524	Frequência por faixa de década de nascimento. Contém apenas nomes próprios.
`name_variant`	`(name_text, name_type, variant_text)`	623.966	Variantes de grafia e suas respectivas frequências.
`name_by_state`	`(name_text, name_type, state_code)`	828.567	Distribuição por UF, com frequência e percentual.
`name_by_municipality`	`(name_text, name_type, municipality_code)`	4.088.822	Distribuição por município, com frequência e percentual. Contém apenas células não suprimidas.

Dimensões

Tabela	Chave	Linhas	Descrição
`region`	`code`	5	Grandes regiões do Brasil.
`state`	`code`	27	Unidades da Federação, com população total.
`municipality`	`code`	5.571	Municípios, com hierarquia geográfica e população.
`name_description`	`(name_text, name_type)`	90	Significado e origem dos 90 nomes e sobrenomes mais comuns.
`name_description_source`	`(name_text, name_type, url)`	334	Fontes bibliográficas usadas nos verbetes.

Principais campos

name_text - nome ou sobrenome em minúsculas e sem diacríticos. Por exemplo, antonio e goncalves.
name_type - given para nome próprio ou surname para sobrenome.
frequency - número de pessoas.
percentage - percentual cru retornado pela fonte. Por exemplo, 0.5964 significa 0,5964% da população. Não é uma proporção entre 0 e 1.
rank - posição no ranking nacional dentro do tipo.
letter_rank - posição dentro da letra inicial.
male_count / female_count - quantidade de pessoas por sexo. NULL significa que o dado está ausente ou foi suprimido. Não significa zero. Nomes unissex podem ter os dois campos preenchidos.
median_age - idade mediana das pessoas com aquele nome.
decade - SMALLINT. O valor 1930 significa "até 1930", enquanto 2020 representa "2020–2022".
variant_text - variante de grafia, como gabryel para gabriel.
state_code / municipality_code - códigos oficiais do IBGE, com 2 e 7 dígitos.
meaning / origin - textos editoriais em HTML, incluindo links internos e marcação.

Relação entre as tabelas

Todas as tabelas de fatos name_* usam (name_text, name_type) para se relacionar com name_ranking.

As tabelas geográficas usam state_code e municipality_code, seguindo a hierarquia municipality -> state -> region.

name_ranking já contém a lista completa e ordenada. Os "vizinhos de ranking" (nomes em posições ±N) Não foram armazenados, porque eles podem ser reconstruídos facilmente usando ORDER BY rank.

Fonte, coleta e processamento

Fonte

Os dados originais são do IBGE — Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, com base no Censo Demográfico 2022.

A ferramenta oficial e os dados originais estão disponíveis em:

https://censo2022.ibge.gov.br/nomes/

A metodologia utilizada pelo IBGE está descrita na Nota Técnica sobre Nomes no Brasil.

Coleta

Dados extraídos da API pública que alimenta o site oficial:

https://servicodados.ibge.gov.br/api/v3/nomes/2022

Para as dimensões geográficas, foi usada também a API de localidades (/api/v1/localidades).

Os verbetes de significado e origem foram extraídos do bundle do próprio site.

Não foram adicionados dados inferidos ou enriquecidos de fontes externas. O objetivo foi manter o dataset o mais próximo possível do que o próprio IBGE disponibiliza.

Processamento

Durante a organização dos dados:

nome e sobrenome foram mapeados para given e surname.
As células suprimidas pelo sigilo estatístico foram removidas de name_by_municipality.
O endpoint específico de estados não foi usado, pois os dados de UF já estavam disponíveis nos detalhes de cada nome e seriam redundantes.

Observações e limitações

1. Sigilo estatístico

O IBGE suprime frequências baixas: mínimo de 20 no Brasil, 15 por UF e 10 por município, inclusive nas distribuições por década.

Por isso, os números não necessariamente fecham quando somados entre as tabelas:

a soma das UFs não é igual ao total nacional
a soma dos municípios não é igual ao total da UF
alguns nomes possuem poucas ou nenhuma linha em name_by_state e name_by_municipality

Muitos nomes têm pouca ou nenhuma linha geográfica: ~34% não aparecem em nenhuma UF e ~53% não têm nenhum município não-suprimido. Entre os que aparecem em ao menos uma UF, a média é ~3,8 UFs (≈2,5 se considerados todos os nomes).

Isso é esperado e vem diretamente da forma como os dados são publicados pelo IBGE.

2. O sobrenome `perl` está incompleto

O sobrenome perl está presente em name_ranking, com frequência e ranking corretos, mas não possui dados em name_detail, name_by_decade, name_variant, name_by_state ou name_by_municipality.

A API do IBGE bloqueia requisições para esse nome. Acredito que isso aconteça por um falso-positivo de WAF causado pela string perl na URL.

O impacto estatístico é desprezível, mas estou documentando o caso para deixar claro o motivo da ausência desses dados.

3. População municipal parcialmente ausente

O campo municipality.population foi preenchido de forma oportunística a partir dos dados expostos pela própria fonte.

A API só disponibiliza a população para os municípios que aparecem entre os de maior proporção para algum nome. Por isso, a cobertura não é completa:

5.564 de 5.571 municípios possuem população;
7 municípios ficaram com NULL.

Seis desses municípios são cidades pequenas que nunca aparecem no topo de nenhum nome. O outro caso é descrito abaixo.

4. Município "fantasma"

Boa Esperança do Norte (código 5101837, MT) aparece na dimensão municipality, obtida pela API de localidades, mas não é referenciado por nenhum fato do dataset.

Esse município foi instalado oficialmente por volta de 2025 e ainda não aparece na base de nomes do Censo 2022, que trabalha com 5.570 municípios.

Por isso, ele aparece sem população e com state_code derivado do prefixo do código (51 = MT).

5. Descrições editoriais

As tabelas name_description e name_description_source não cobrem todos os nomes.

Elas existem apenas para:

os 30 nomes femininos mais comuns
os 30 nomes masculinos mais comuns
os 30 sobrenomes mais comuns

Os textos são editoriais, estão armazenados em HTML e incluem as fontes utilizadas nos próprios verbetes.

6. Normalização

Os nomes seguem o padrão da fonte e são armazenados em minúsculas e sem acentos.

Variantes de grafia são tratadas como entradas diferentes. Por exemplo:

ana ≠ anna luis ≠ luiz

Citação

Se você usar este dataset, cite tanto esta compilação quanto a fonte original dos dados.

Compilação:

@misc{lobo_ibge_nomes_no_brasil_2022,
  author       = {Gabriel Lobo (@olob0)},
  title        = {IBGE Nomes no Brasil 2022},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/olob0/ibge-nomes-no-brasil-2022}}
}

Fonte original:

@misc{ibge_nomes_no_brasil_2022,
  author       = {{Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)}},
  title        = {Nomes no Brasil --- Censo Demográfico 2022},
  year         = {2022},
  howpublished = {\url{https://censo2022.ibge.gov.br/nomes/}}
}

Dados originais de domínio público, produzidos e disponibilizados pelo IBGE (Censo Demográfico 2022). Compilação e estruturação por Gabriel Lobo (@olob0), sob CC BY 4.0.

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