Skip to main content
Donate to the Python Software Foundation or Purchase a PyCharm License to Benefit the PSF! Donate Now

Statistics Netherlands opendata API client for Python

Project description

pypi travis

Retrieve data from the open data interface of Statistics Netherlands (Centraal Bureau voor de Statistiek) with Python. The data is identical in content to the tables which can be retrieved and downloaded from StatLine. CBS datasets are accessed via the CBS open data portal.

The documentation of this package is found at this page and on

R user? Use cbsodataR.


>From PyPi

pip install cbsodata


Load the package with

>>> import cbsodata


Statistics Netherlands (CBS) has a large amount of public available data tables (more than 4000 at the moment of writing). Each table is identified by a unique identifier (Identifier).

>>> tables = cbsodata.get_table_list()
>>> print(tables[0])
{'Catalog': 'CBS',
 'ColumnCount': 18,
 'DefaultPresentation': '_la=nl&_si=&_gu=&_ed=LandVanUiteindelijkeZeggenschapUCI&_td=Perioden&graphType=line',
 'DefaultSelection': "$filter=((LandVanUiteindelijkeZeggenschapUCI eq '11111') or (LandVanUiteindelijkeZeggenschapUCI eq '22222')) and (Bedrijfsgrootte eq '10000') and (substringof('JJ',Perioden))&$select=LandVanUiteindelijkeZeggenschapUCI, Bedrijfsgrootte, Perioden, FiscaalJaarloonPerBaan_15",
 'ExplanatoryText': '',
 'Frequency': 'Perjaar',
 'GraphTypes': 'Table,Bar,Line',
 'ID': 0,
 'Identifier': '82010NED',
 'Language': 'nl',
 'MetaDataModified': '2014-02-04T02:00:00',
 'Modified': '2014-02-04T02:00:00',
 'OutputStatus': 'Regulier',
 'Period': '2008 t/m 2011',
 'ReasonDelivery': 'Actualisering',
 'RecordCount': 32,
 'SearchPriority': '2',
 'ShortDescription': '\nDeze tabel bevat informatie over banen en lonen bij bedrijven in Nederland, uitgesplitst naar het land van uiteindelijke zeggenschap van die bedrijven. Hierbij wordt onderscheid gemaakt tussen bedrijven onder Nederlandse zeggenschap en bedrijven onder buitenlandse zeggenschap. In de tabel zijn alleen de bedrijven met werknemers in loondienst meegenomen. De cijfers hebben betrekking op het totale aantal banen bij deze bedrijven en de samenstelling van die banen naar kenmerken van de werknemers (baanstatus, geslacht, leeftijd, herkomst en hoogte van het loon). Ook het gemiddelde fiscale jaarloon per baan is in de tabel te vinden. \n\nGegevens beschikbaar vanaf: 2008 \n\nStatus van de cijfers: \nDe cijfers in deze tabel zijn definitief.\n\nWijzigingen per 4 februari 2014\nDe cijfers van 2011 zijn toegevoegd.\n\nWanneer komen er nieuwe cijfers?\nDe cijfers over 2012 verschijnen in de eerste helft van 2015.\n',
 'ShortTitle': 'Zeggenschap bedrijven; banen, grootte',
 'Source': 'CBS.',
 'Summary': 'Banen en lonen van werknemers bij bedrijven in Nederland\nnaar land van uiteindelijke zeggenschap en bedrijfsgrootte',
 'SummaryAndLinks': 'Banen en lonen van werknemers bij bedrijven in Nederland<br />naar land van uiteindelijke zeggenschap en bedrijfsgrootte<br /><a href=""></a><br /><a href=""></a>',
 'Title': 'Zeggenschap bedrijven in Nederland; banen en lonen, bedrijfsgrootte',
 'Updated': '2014-02-04T02:00:00'}


Get information about a table with the get_info function.

>>> info = cbsodata.get_info('82070ENG') # Returns a dict with info
>>> info['Title']
'Caribbean Netherlands; employed labour force characteristics 2012'
>>> info['Modified']


The function you are looking for!! The function get_data returns a list of dicts with the table data.

>>> data = cbsodata.get_data('82070ENG')
[{'CaribbeanNetherlands': 'Bonaire',
  'EmployedLabourForceInternatDef_1': 8837,
  'EmployedLabourForceNationalDef_2': 8559,
  'Gender': 'Total male and female',
  'ID': 0,
  'Periods': '2012',
  'PersonalCharacteristics': 'Total personal characteristics'},
 {'CaribbeanNetherlands': 'St. Eustatius',
  'EmployedLabourForceInternatDef_1': 2099,
  'EmployedLabourForceNationalDef_2': 1940,
  'Gender': 'Total male and female',
  'ID': 1,
  'Periods': '2012',
  'PersonalCharacteristics': 'Total personal characteristics'},
 {'CaribbeanNetherlands': 'Saba',
  'EmployedLabourForceInternatDef_1': 1045,
  'EmployedLabourForceNationalDef_2': 971,
  'Gender': 'Total male and female',
  'ID': 2,
  'Periods': '2012',
  'PersonalCharacteristics': 'Total personal characteristics'},
 # ...

The keyword argument dir can be used to download the data directly to your file system.

>>> data = cbsodata.get_data('82070ENG', dir="dir_to_save_data")

Catalogs (dataderden)

There are multiple ways to retrieve data from catalogs other than ‘’. The code below shows 3 different ways to retrieve data from the catalog ‘’ (known from Iv3).

On module level.

cbsodata.options.catalog_url = ''
# list tables
# get dataset 47003NED

With context managers.

with cbsodata.catalog(''):
    # list tables
    # get dataset 47003NED

As a function argument.

# list tables
# get dataset 47003NED
cbsodata.get_data('47003NED', catalog_url='')

Pandas users

The package works well with Pandas. Convert the result easily into a pandas DataFrame with the code below.

>>> data = pandas.DataFrame(cbsodata.get_data('82070ENG'))
>>> data.head()

The list of tables can be turned into a pandas DataFrame as well.

>>> tables = pandas.DataFrame(cbsodata.get_table_list())
>>> tables.head()

Project details

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Filename, size & hash SHA256 hash help File type Python version Upload date
cbsodata-1.1-py2.py3-none-any.whl (10.5 kB) Copy SHA256 hash SHA256 Wheel py2.py3
cbsodata-1.1.tar.gz (7.7 kB) Copy SHA256 hash SHA256 Source None

Supported by

Elastic Elastic Search Pingdom Pingdom Monitoring Google Google BigQuery Sentry Sentry Error logging AWS AWS Cloud computing DataDog DataDog Monitoring Fastly Fastly CDN SignalFx SignalFx Supporter DigiCert DigiCert EV certificate StatusPage StatusPage Status page