Webscraping no Tesouro Direto

Ricardo B Garcia rbgarcia@gmail.com

Data de atualização: 06/2022

O problema

• Extrair informações dos títulos públicos negociados no Tesouro Direto, tais como preço, rentabilidade anual (taxa de juros) e vencimento.
• O Tesouro Direto tem uma API que fornece os dados em formato em JSON. O desafio é acessar a API e extrair esses dados
• Os dados que queremos acessar estão em: https://www.tesourodireto.com.br/titulos/precos-e-taxas.htm
• A API que fornece os dados que queremos acessar estão em: https://www.tesourodireto.com.br/json/br/com/b3/tesourodireto/service/api/treasurybondsinfo.json
• Abra esse link e confira como esses dados estão em formato de difícil leitura, mas veremos como esses dados podem ser lidos usando Python.

Solução:

• Aqui, utilizamos a biblioteca requests e seu método .get() para acessar a API e extrair os dados em JSON, e utilizamos a biblioteca Python de mesmo nome (json) para converter em dados do tipo dicionátio (dict) Python.
• Mostramos as informações que são disponibilizadas nos diversos níveis de chaves.
• Abaixo, temos o passo-a-passo da extração dos dados e no final criamos uma função que pode ser facilmente usada em códigos na área de finanças.

Bibliotecas utilizadas:

• urllib3 (https://urllib3.readthedocs.io/en/stable/)
• json (https://docs.python.org/3/library/json.html)
• requests (https://requests.readthedocs.io/en/latest/)
• pandas (https://pandas.pydata.org/)

Bibliotecas

# Desabilita o warning do request sem verificar certificado do servidor: 
# requests.get(url,verify=False) dispensa a verificaçao de certificado
import urllib3
urllib3.disable_warnings()

# Bibliotecas
import json # Utilizada para converter json em um dicionário em Python
import requests # Utilizada para fazer consultas em url
import pandas as pd # Utilizada para tabular dados

Carregando os dados do Tesouro Direto

# Acessando a API do Tesouro Direto
# Endereço
url = 'https://www.tesourodireto.com.br/json/br/com/b3/tesourodireto/service/api/treasurybondsinfo.json'

resp_requ = requests.get(url,verify=False) # Objeto contendo dados do request
resp_dict = resp_requ.json()               # Dados no formato de dicionário Python
print('Tipo resp_requ:', type(resp_requ))
print('Tipo resp_dict:', type(resp_dict))

Tipo resp_requ: <class 'requests.models.Response'>
Tipo resp_dict: <class 'dict'>

Obs.: Podemos criar diretamente o request em formato dicionário aplicando o método .json():

resp_dict = requests.get(url, verify=False).json()

Percorrendo as chaves do dicionário

print('Número de chaves em "resp_dict":', len(resp_dict))
for key in resp_dict:
    print('-' + key)

Número de chaves em "resp_dict": 4
-responseStatus
-responseStatusText
-statusInfo
-response

Quando o request foi bem sucedido, obtemos:

# responseStatus: 200
resp_dict['responseStatus']

200

# responseStatusText: 'success'
resp_dict['responseStatusText']

'success'

# statusInfo: 'OK'
resp_dict['statusInfo']

'OK'

Explorando a chave 'response'

print("Chaves dentro de resp_dict['response']:")
for key in resp_dict['response']: print('-' + key)

Chaves dentro de resp_dict['response']:
-BdTxTp
-TrsrBondMkt
-TrsrBdTradgList
-BizSts

Chave 'BdTxTp'

resp_dict['response']['BdTxTp']

{'cd': 0}

Chave TrsrBondMkt

print('Data e horário de abertura, fechamento e atualização; mercado Aberto ou Fechado:')
resp_dict['response']['TrsrBondMkt']

Data e horário de abertura, fechamento e atualização; mercado Aberto ou Fechado:

{'opngDtTm': '2022-06-17T09:25:00',
 'clsgDtTm': '2022-06-20T05:00:00',
 'qtnDtTm': '2022-06-17T15:31:15.957',
 'stsCd': 4,
 'sts': 'Fechado'}

# Para acessar o status do mercado, basta acrescentar a chave ['sts']
resp_dict['response']['TrsrBondMkt']['sts']

'Fechado'

Chave 'TrsrBdTradgList'

Como o nome diz, trata-se de uma lista contendo todos os títulos que podem ser comprados ou vendidos. Na seção seguinte iremos explorar essa lista.

print('Tamanho da lista "TrsrBdTradgList":', len(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList']))

Tamanho da lista "TrsrBdTradgList": 29

Chave 'BizSts'

# Na chave 'BizSts' acessamos o horário de atualização dos preços
print('Data e horário da consulta:')
resp_dict['response']['BizSts']

Data e horário da consulta:

{'cd': '0', 'dtTm': '2022-06-18T20:02:16'}

Explorando as informações dos títulos públicos no Tesouro Direto

• Na chave 'TrsrBdTradgList', acessamos a lista completa de títulos públicos do tesouro
• Listas em Python são acessadas por meio de índices: 0, 1, ...
• Somente parte dos títulos estão disponíveis para compra
• Outros títulos somente estão disponíveis para resgate

n_titulos = len(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'])
print('Número de títulos:', n_titulos)

Número de títulos: 29

Cada título é acessado por índice numérico seguido por 'TrsrBd'. Vejamos um exemplo:

resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][0]['TrsrBd']

{'cd': 159,
 'nm': 'Tesouro Selic 2023',
 'featrs': 'Título com rentabilidade diária vinculada à taxa de juros da economia (taxa Selic). Isso significa que se a taxa Selic aumentar a sua rentabilidade aumenta e se a taxa Selic diminuir, sua rentabilidade diminui.',
 'mtrtyDt': '2023-03-01T00:00:00',
 'minInvstmtAmt': 0.0,
 'untrInvstmtVal': 0.0,
 'invstmtStbl': 'Esse investimento garante que, mesmo em caso de resgate antecipado, o montante do dinheiro resgatado será superior ao inicialmente investido.  Como não paga juros semestrais, é mais interessante para quem pode deixar o dinheiro render até o vencimento do investimento.',
 'semiAnulIntrstInd': False,
 'rcvgIncm': 'Indicado para aqueles que querem realizar investimentos de curto prazo.',
 'anulInvstmtRate': 0.0,
 'anulRedRate': 0.044,
 'minRedQty': 0.01,
 'untrRedVal': 11789.59,
 'minRedVal': 117.9,
 'isinCd': 'BRSTNCLF1R82',
 'FinIndxs': {'cd': 17, 'nm': 'SELIC'},
 'wdwlDt': '2019-02-01T01:00:00'}

Nota: Os títulos que saíram de negociação de compra apresentam a última chave 'wdwlDt', contendo a data em que o título foi removido (withdrawal) das negociações. Esses títulos são acessados através da aba "Resgatar" na página do Tesouro Direito: https://www.tesourodireto.com.br/titulos/precos-e-taxas.htm

Construindo uma tabela para listar as chaves e seu conteúdo

# Vamos listar cada chave contendo informações de um título público
itens = [] # Lista para armazenar as chaves
for item in resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][2]['TrsrBd']:
    itens.append(item) # Armazena a chave
    print(item)        # print da chave

cd
nm
featrs
mtrtyDt
minInvstmtAmt
untrInvstmtVal
invstmtStbl
semiAnulIntrstInd
rcvgIncm
anulInvstmtRate
anulRedRate
minRedQty
untrRedVal
minRedVal
isinCd
FinIndxs

# Listando o conteúdo de um dos títulos
conteudos = [] # Lista para armazenar o conteúdo de cada chave
for item in itens: # Para cada chave em itens, acesse seu conteúdo:
    conteudo = resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][17]['TrsrBd'][item]
    conteudos.append(conteudo) # armazena

# Criando uma legenda para o código das chaves
description = ['Code',
         'Name', 
         'Features', 
         'Maturity date',
         'Min. Inv. Amount',
         'Unitary Value',
         'Inv. Suitability',
         'Semi annual interest pay',
         'Recomendation',
         'Anual interest rate',
         'Anual interest rate (sell)',
         'Min. sell amount',
         'Unitary sell value (sell)',
         'Min. sell value',
         'ISIN code',
         'Indexation'        
]

# Criando uma descrição das chaves
descricao = ['Código',
         'Nome', 
         'Características', 
         'Vencimento',
         'Investimento mínimo',
         'Preço unitário',
         'Adequação',
         'Juros semestrais',
         'Recomendação',
         'Taxa de juros anual',
         'Taxa de juros (Resgate)',
         'Quantidade mínima (Resgate)',
         'Preço unitário (Resgate)',
         'Preço mínimo (Resgate)',
         'Código ISIN do título',
         'Indexação'        
]

A tabela abaixo sumariza as informações que podemos obter

# Tabelando as informações
df_info_titulos = pd.DataFrame()
df_info_titulos['Chave'] = itens
df_info_titulos['Legenda'] = description
df_info_titulos['Descrição'] = descricao
df_info_titulos['Exemplo'] = conteudos
display(df_info_titulos)

	Chave	Legenda	Descrição	Exemplo
0	cd	Code	Código	170
1	nm	Name	Nome	Tesouro IPCA+ 2026
2	featrs	Features	Características	Título pós-fixado, uma vez que parte do seu re...
3	mtrtyDt	Maturity date	Vencimento	2026-08-15T00:00:00
4	minInvstmtAmt	Min. Inv. Amount	Investimento mínimo	32.08
5	untrInvstmtVal	Unitary Value	Preço unitário	3208.18
6	invstmtStbl	Inv. Suitability	Adequação	Aumenta o poder de compra do seu dinheiro, poi...
7	semiAnulIntrstInd	Semi annual interest pay	Juros semestrais	False
8	rcvgIncm	Recomendation	Recomendação	Indicado para aqueles que querem realizar inve...
9	anulInvstmtRate	Anual interest rate	Taxa de juros anual	5.3
10	anulRedRate	Anual interest rate (sell)	Taxa de juros (Resgate)	5.42
11	minRedQty	Min. sell amount	Quantidade mínima (Resgate)	0.01
12	untrRedVal	Unitary sell value (sell)	Preço unitário (Resgate)	3193.04
13	minRedVal	Min. sell value	Preço mínimo (Resgate)	31.93
14	isinCd	ISIN code	Código ISIN do título	BRSTNCNTB4W2
15	FinIndxs	Indexation	Indexação	{'cd': 22, 'nm': 'IPCA'}

Lista dos títulos disponíveis

print('\033[1m'+'Títulos do Tesouro:'+'\033[0m')
for i in range(n_titulos):
    nome = resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['nm']
    print('-' + nome)

Títulos do Tesouro:
-Tesouro Selic 2023
-Tesouro Selic 2024
-Tesouro Selic 2025
-Tesouro Selic 2027
-Tesouro Prefixado 2023
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2023
-Tesouro Prefixado 2024
-Tesouro Prefixado 2025
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2025
-Tesouro Prefixado 2026
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2027
-Tesouro Prefixado 2029
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2029
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2031
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033
-Tesouro IPCA+ 2024
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2024
-Tesouro IPCA+ 2026
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2026
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2030
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032
-Tesouro IPCA+ 2035
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2035
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040
-Tesouro IPCA+ 2045
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2045
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2050
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055
-Tesouro IGPM+ com Juros Semestrais 2031

Nota: Os títulos em negociação possuem valor de compra 'untrInvstmtVal', a qual é zero para os títulos somente disponíveis para resgate. Podemos usar esse valor como critério para filtrar os títulos.

print('\033[1m'+'Títulos em negociação:'+'\033[0m')
for i in range(n_titulos):
    nome = resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['nm']
    valor = resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['untrInvstmtVal']
    if valor != 0:
        print('-' + nome)

Títulos em negociação:
-Tesouro Selic 2025
-Tesouro Selic 2027
-Tesouro Prefixado 2025
-Tesouro Prefixado 2029
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033
-Tesouro IPCA+ 2026
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032
-Tesouro IPCA+ 2035
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040
-Tesouro IPCA+ 2045
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055

print('\033[1m'+'Títulos somente disponíveis para resgate:'+'\033[0m')
for i in range(n_titulos):
    nome = resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['nm']
    valor = resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['untrInvstmtVal']
    if valor == 0:
        print('-' + nome)

Títulos somente disponíveis para resgate:
-Tesouro Selic 2023
-Tesouro Selic 2024
-Tesouro Prefixado 2023
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2023
-Tesouro Prefixado 2024
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2025
-Tesouro Prefixado 2026
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2027
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2029
-Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2031
-Tesouro IPCA+ 2024
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2024
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2026
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2030
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2035
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2045
-Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2050
-Tesouro IGPM+ com Juros Semestrais 2031

Obtendo tabela de preços

# Listas para armezar informações dos títulos
tipos = []
nomes = []
tx_compras = []
tx_vendas = []
p_compras = []
p_vendas = []
vencimentos = []


for i in range(n_titulos):
    tipos.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['FinIndxs']['nm'])      # nome do indexador 
    nomes.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['nm'])                  # nome do título
    vencimentos.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['mtrtyDt'])       # vencimento
    tx_compras.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['anulInvstmtRate'])# Taxa de juros (compra)
    p_compras.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['untrInvstmtVal'])  # Preço de compra
    tx_vendas.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['anulRedRate'])     # Taxa de juros (venda)
    p_vendas.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['untrRedVal'])       # Preço de venda

# Tabelando os dados em um dataframe
df = pd.DataFrame()
df['Tipo'] = tipos
df['Título'] = nomes
df['Vencimento'] = pd.to_datetime(vencimentos)
df['Rentabilidade (Compra)'] = tx_compras
df['Preço R$ (Compra)'] = p_compras    
df['Rentabilidade (Venda)'] = tx_vendas
df['Preço R$ (Venda)'] = p_vendas  
display(df)

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
0	SELIC	Tesouro Selic 2023	2023-03-01	0.000	0.00	0.0440	11789.59
1	SELIC	Tesouro Selic 2024	2024-09-01	0.000	0.00	0.1028	11766.61
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.112	11757.60	0.1220	11754.42
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.164	11703.08	0.1740	11697.60
4	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2023	2023-01-01	0.000	0.00	13.6600	933.23
5	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2023	2023-01-01	0.000	0.00	13.6700	1027.32
6	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2024	2024-07-01	0.000	0.00	13.0900	779.99
7	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2025	2025-01-01	12.640	739.47	12.7600	737.47
8	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2025	2025-01-01	0.000	0.00	12.8100	988.90
9	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2026	2026-01-01	0.000	0.00	12.6900	655.15
10	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2027	2027-01-01	0.000	0.00	12.8600	953.96
11	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2029	2029-01-01	12.770	456.99	12.8900	453.84
12	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2029	2029-01-01	0.000	0.00	12.9200	925.70
13	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2031	2031-01-01	0.000	0.00	13.0000	900.90
14	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033	2033-01-01	12.960	885.43	13.0800	879.72
15	IPCA	Tesouro IPCA+ 2024	2024-08-15	0.000	0.00	5.8100	3521.21
16	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2024	2024-08-15	0.000	0.00	5.8400	4069.90
17	IPCA	Tesouro IPCA+ 2026	2026-08-15	5.300	3208.18	5.4200	3193.04
18	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2026	2026-08-15	0.000	0.00	5.4600	4133.52
19	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2030	2030-08-15	0.000	0.00	5.5600	4171.73
20	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032	2032-08-15	5.530	4200.28	5.6500	4163.90
21	IPCA	Tesouro IPCA+ 2035	2035-05-15	5.680	1953.75	5.8000	1925.44
22	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2035	2035-05-15	0.000	0.00	5.7500	4092.15
23	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040	2040-08-15	5.690	4198.43	5.8100	4145.30
24	IPCA	Tesouro IPCA+ 2045	2045-05-15	5.680	1126.18	5.8000	1097.37
25	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2045	2045-05-15	0.000	0.00	5.9000	4055.29
26	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2050	2050-08-15	0.000	0.00	5.9400	4097.28
27	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055	2055-05-15	5.820	4110.68	5.9400	4041.90
28	IGP-M	Tesouro IGPM+ com Juros Semestrais 2031	2031-01-01	0.000	0.00	5.5800	9512.96

Obtendo tabelas menores

• Podemos estar interessados somente em parte dos dados: compra ou resgate/venda, assim como em um tipo específico de título (selic, IPCA, prefixado)

# Operação pode ser de compra ou venda/resgate
# Se solicitamos compra, somente vemos os títulos disponíveis para compra
op = 'C' # compra 'C', venda 'V' ou '' sem restrições (exibe compra e venda)

# Tipo de título pode ser SELIC, PREFIXADO ou IPCA/IGPM
tp = 'S' # selic 'S', prefixado 'P', ipca 'I' ou '' exibe todos

# Ajuste dos parâmetros
op = '' # String vazia: sem filtro de compra ou venda
tp = '' # String vazia: sem filtro por tipo de título

# Abaixo, criamos um DF2 com informações filtradas
# Fazemos primeiro a seleção pelo tipo de título
if tp == 'S':
    df2 = df.iloc[df[df['Tipo']=='SELIC'].index] # Selecionamos pelos índices de interesse
elif tp == 'P':
    df2 = df.iloc[df[df['Tipo']=='PREFIXADO'].index] # Selecionamos pelos índices de interesse
elif tp == 'I':
    df2 = df.iloc[df[df['Tipo']=='IPCA'].index] # Selecionamos pelos índices de interesse
else:
    df2 = df.copy()
    
# Fazemos a seleção segundo compra ou venda
if op == 'C':
    df2 = df2[df2['Preço R$ (Compra)']!=0].drop(df2.columns[[5, 6]],axis=1) # exclusão colunas de venda
    display(df2)
elif op == 'V':
    df2 = df2.drop(df2.columns[[3, 4]],axis=1) # Exclusão colunas de compra
    display(df2)
else:
    display(df2)

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
0	SELIC	Tesouro Selic 2023	2023-03-01	0.000	0.00	0.0440	11789.59
1	SELIC	Tesouro Selic 2024	2024-09-01	0.000	0.00	0.1028	11766.61
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.112	11757.60	0.1220	11754.42
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.164	11703.08	0.1740	11697.60
4	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2023	2023-01-01	0.000	0.00	13.6600	933.23
5	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2023	2023-01-01	0.000	0.00	13.6700	1027.32
6	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2024	2024-07-01	0.000	0.00	13.0900	779.99
7	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2025	2025-01-01	12.640	739.47	12.7600	737.47
8	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2025	2025-01-01	0.000	0.00	12.8100	988.90
9	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2026	2026-01-01	0.000	0.00	12.6900	655.15
10	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2027	2027-01-01	0.000	0.00	12.8600	953.96
11	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2029	2029-01-01	12.770	456.99	12.8900	453.84
12	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2029	2029-01-01	0.000	0.00	12.9200	925.70
13	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2031	2031-01-01	0.000	0.00	13.0000	900.90
14	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033	2033-01-01	12.960	885.43	13.0800	879.72
15	IPCA	Tesouro IPCA+ 2024	2024-08-15	0.000	0.00	5.8100	3521.21
16	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2024	2024-08-15	0.000	0.00	5.8400	4069.90
17	IPCA	Tesouro IPCA+ 2026	2026-08-15	5.300	3208.18	5.4200	3193.04
18	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2026	2026-08-15	0.000	0.00	5.4600	4133.52
19	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2030	2030-08-15	0.000	0.00	5.5600	4171.73
20	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032	2032-08-15	5.530	4200.28	5.6500	4163.90
21	IPCA	Tesouro IPCA+ 2035	2035-05-15	5.680	1953.75	5.8000	1925.44
22	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2035	2035-05-15	0.000	0.00	5.7500	4092.15
23	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040	2040-08-15	5.690	4198.43	5.8100	4145.30
24	IPCA	Tesouro IPCA+ 2045	2045-05-15	5.680	1126.18	5.8000	1097.37
25	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2045	2045-05-15	0.000	0.00	5.9000	4055.29
26	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2050	2050-08-15	0.000	0.00	5.9400	4097.28
27	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055	2055-05-15	5.820	4110.68	5.9400	4041.90
28	IGP-M	Tesouro IGPM+ com Juros Semestrais 2031	2031-01-01	0.000	0.00	5.5800	9512.96

Exemplificando como funciona a filtragem por índice

# Filtra os dados pela coluna tipo e seleciona os índices
df[df['Tipo']=='SELIC'].index

Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

# Seleciona o df utilizando os índices filtrados
df.iloc[df[df['Tipo']=='SELIC'].index]

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
0	SELIC	Tesouro Selic 2023	2023-03-01	0.000	0.00	0.0440	11789.59
1	SELIC	Tesouro Selic 2024	2024-09-01	0.000	0.00	0.1028	11766.61
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.112	11757.60	0.1220	11754.42
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.164	11703.08	0.1740	11697.60

df[df['Tipo']=='PREFIXADO'].index

Int64Index([4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14], dtype='int64')

# Seleciona o df utilizando os índices filtrados
df.iloc[df[df['Tipo']=='PREFIXADO'].index]

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
4	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2023	2023-01-01	0.00	0.00	13.66	933.23
5	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2023	2023-01-01	0.00	0.00	13.67	1027.32
6	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2024	2024-07-01	0.00	0.00	13.09	779.99
7	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2025	2025-01-01	12.64	739.47	12.76	737.47
8	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2025	2025-01-01	0.00	0.00	12.81	988.90
9	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2026	2026-01-01	0.00	0.00	12.69	655.15
10	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2027	2027-01-01	0.00	0.00	12.86	953.96
11	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2029	2029-01-01	12.77	456.99	12.89	453.84
12	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2029	2029-01-01	0.00	0.00	12.92	925.70
13	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2031	2031-01-01	0.00	0.00	13.00	900.90
14	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033	2033-01-01	12.96	885.43	13.08	879.72

Exemplificando como funciona a filtragem por coluna

# Para mostrar somente os preços de compra, drop nas colunas de índice 5 e 6
df.drop(df.columns[[5, 6]], axis=1).head()

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)
0	SELIC	Tesouro Selic 2023	2023-03-01	0.000	0.00
1	SELIC	Tesouro Selic 2024	2024-09-01	0.000	0.00
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.112	11757.60
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.164	11703.08
4	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2023	2023-01-01	0.000	0.00

# Para mostrar somente os preços de venda, drop nas colunas de índice 3 e 4
df.drop(df.columns[[3, 4]], axis=1).head()

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
0	SELIC	Tesouro Selic 2023	2023-03-01	0.0440	11789.59
1	SELIC	Tesouro Selic 2024	2024-09-01	0.1028	11766.61
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.1220	11754.42
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.1740	11697.60
4	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2023	2023-01-01	13.6600	933.23

Exemplificando como funciona a filtragem pelo preço de compra

# Somente os títulos em negociação possuem um preço de compra
df[df['Preço R$ (Compra)'] != 0]

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.112	11757.60	0.122	11754.42
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.164	11703.08	0.174	11697.60
7	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2025	2025-01-01	12.640	739.47	12.760	737.47
11	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2029	2029-01-01	12.770	456.99	12.890	453.84
14	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033	2033-01-01	12.960	885.43	13.080	879.72
17	IPCA	Tesouro IPCA+ 2026	2026-08-15	5.300	3208.18	5.420	3193.04
20	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032	2032-08-15	5.530	4200.28	5.650	4163.90
21	IPCA	Tesouro IPCA+ 2035	2035-05-15	5.680	1953.75	5.800	1925.44
23	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040	2040-08-15	5.690	4198.43	5.810	4145.30
24	IPCA	Tesouro IPCA+ 2045	2045-05-15	5.680	1126.18	5.800	1097.37
27	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055	2055-05-15	5.820	4110.68	5.940	4041.90

Considerações:

• Utilizando 2 parâmetros (operação e tipo), podemos selecionar se desejamos consultar informações de compra e/ou resgate, assim como o tipo de título. Veja abaixo uma função que encapsula todos os procedimentos.

Função para consultar o Tesouro Direto

def consultaTD(op,tp):
    """
    op:'C','V','' para Compra, Venda ou ambos
    tp:'S','P','I', '' para Selic, Prefixado, IPCA ou todos
    """
    op = op
    tp = tp
    
    url = 'https://www.tesourodireto.com.br/json/br/com/b3/tesourodireto/service/api/treasurybondsinfo.json'
    resp_dict = requests.get(url,verify=False).json()
    
    n_titulos = len(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'])
    
    tipos = []
    nomes = []
    tx_compras = []
    tx_vendas = []
    p_compras = []
    p_vendas = []
    vencimentos = []
    
    
    for i in range(n_titulos):
        tipos.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['FinIndxs']['nm']) 
        nomes.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['nm'])
        vencimentos.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['mtrtyDt'])
        tx_compras.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['anulInvstmtRate'])
        p_compras.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['untrInvstmtVal'])
        tx_vendas.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['anulRedRate'])
        p_vendas.append(resp_dict['response']['TrsrBdTradgList'][i]['TrsrBd']['untrRedVal']) 
    
    
    df = pd.DataFrame()
    df['Tipo'] = tipos
    df['Título'] = nomes
    df['Vencimento'] = pd.to_datetime(vencimentos)
    df['Rentabilidade (Compra)'] = tx_compras
    df['Preço R$ (Compra)'] = p_compras    
    df['Rentabilidade (Venda)'] = tx_vendas
    df['Preço R$ (Venda)'] = p_vendas
    
    if tp == 'S':
        df = df.iloc[df[df['Tipo']=='SELIC'].index]
    elif tp == 'P':
        df = df.iloc[df[df['Tipo']=='PREFIXADO'].index]
    elif tp == 'I':
        df = df.iloc[df[df['Tipo']=='IPCA'].index]
    else:
        df = df
        
    if op == 'C':
        return df[df['Preço R$ (Compra)']!=0].drop(df.columns[[5, 6]],axis=1)
    elif op == 'V':
        return df.drop(df.columns[[3, 4]],axis=1)
    else:
        return df

Exemplo de consultas

consultaTD('C','')

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.112	11757.60
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.164	11703.08
7	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2025	2025-01-01	12.640	739.47
11	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2029	2029-01-01	12.770	456.99
14	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033	2033-01-01	12.960	885.43
17	IPCA	Tesouro IPCA+ 2026	2026-08-15	5.300	3208.18
20	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032	2032-08-15	5.530	4200.28
21	IPCA	Tesouro IPCA+ 2035	2035-05-15	5.680	1953.75
23	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040	2040-08-15	5.690	4198.43
24	IPCA	Tesouro IPCA+ 2045	2045-05-15	5.680	1126.18
27	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055	2055-05-15	5.820	4110.68

consultaTD('C','I')

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Compra)	Preço R$ (Compra)
17	IPCA	Tesouro IPCA+ 2026	2026-08-15	5.30	3208.18
20	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2032	2032-08-15	5.53	4200.28
21	IPCA	Tesouro IPCA+ 2035	2035-05-15	5.68	1953.75
23	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2040	2040-08-15	5.69	4198.43
24	IPCA	Tesouro IPCA+ 2045	2045-05-15	5.68	1126.18
27	IPCA	Tesouro IPCA+ com Juros Semestrais 2055	2055-05-15	5.82	4110.68

consultaTD('V','S')

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
0	SELIC	Tesouro Selic 2023	2023-03-01	0.0440	11789.59
1	SELIC	Tesouro Selic 2024	2024-09-01	0.1028	11766.61
2	SELIC	Tesouro Selic 2025	2025-03-01	0.1220	11754.42
3	SELIC	Tesouro Selic 2027	2027-03-01	0.1740	11697.60

consultaTD('V','P')

	Tipo	Título	Vencimento	Rentabilidade (Venda)	Preço R$ (Venda)
4	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2023	2023-01-01	13.66	933.23
5	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2023	2023-01-01	13.67	1027.32
6	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2024	2024-07-01	13.09	779.99
7	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2025	2025-01-01	12.76	737.47
8	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2025	2025-01-01	12.81	988.90
9	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2026	2026-01-01	12.69	655.15
10	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2027	2027-01-01	12.86	953.96
11	PREFIXADO	Tesouro Prefixado 2029	2029-01-01	12.89	453.84
12	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2029	2029-01-01	12.92	925.70
13	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2031	2031-01-01	13.00	900.90
14	PREFIXADO	Tesouro Prefixado com Juros Semestrais 2033	2033-01-01	13.08	879.72