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The dataset generation failed because of a cast error
Error code: DatasetGenerationCastError
Exception: DatasetGenerationCastError
Message: An error occurred while generating the dataset
All the data files must have the same columns, but at some point there are 55 new columns ({'CID_ASSO', 'UF_ZI', 'COBRANCA', 'res_CODIGO_UF', 'VAL_UTI', 'VAL_SP', 'DT_INTER.1', 'CID_MORTE', 'CAR_INT', 'def_regime', 'ESPEC', 'def_diag_princ_grupo', 'MES_CMPT', 'IDADE', 'VAL_TOT', 'CID_NOTIF', 'INSTRU', 'res_LONGITUDE', 'dt_inter', 'RACA_COR', 'PROC_SOLIC', 'MORTE', 'NASC', 'ETNIA', 'def_diag_princ_cap', 'DT_INTER', 'SEXO', 'UTI_MES_TO', 'def_raca_cor', 'UTI_MES_AN', 'MUNIC_RES', 'UTI_MES_AL', 'def_marca_uti', 'CEP', 'res_LATITUDE', 'NUM_FILHOS', 'def_diag_princ_cat', 'def_diag_princ_subcat', 'MARCA_UTI', 'NACIONAL', 'PROC_REA', 'int_CODIGO_UF', 'DIAG_PRINC', 'ANO_CMPT', 'MUNIC_MOV', 'DIAS_PERM', 'ano_internacao', 'res_ALTITUDE', 'def_uti_mes_to', 'DIAG_SECUN', 'def_car_int', 'UTI_MES_IN', 'NATUREZA', 'VAL_SH', 'def_diarias_uti'}) and 3 missing columns ({'cod_municipio', 'Nome_Município', 'grupo_cir'}).
This happened while the csv dataset builder was generating data using
hf://datasets/feliperafael/saude-coletiva/sih_2000_2024.csv (at revision 4de8a7366f0100fbea282c831821e54849391e81)
Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1871, in _prepare_split_single
writer.write_table(table)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 623, in write_table
pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2293, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2241, in cast_table_to_schema
raise CastError(
datasets.table.CastError: Couldn't cast
UF_ZI: int64
ANO_CMPT: int64
MES_CMPT: int64
MUNIC_RES: int64
ESPEC: int64
CEP: int64
res_CODIGO_UF: int64
NASC: int64
SEXO: int64
RACA_COR: int64
def_raca_cor: string
ETNIA: int64
UTI_MES_IN: int64
UTI_MES_AN: int64
UTI_MES_AL: int64
UTI_MES_TO: int64
def_uti_mes_to: string
def_diarias_uti: double
MARCA_UTI: int64
def_marca_uti: string
PROC_SOLIC: int64
PROC_REA: int64
VAL_SH: double
VAL_SP: double
VAL_TOT: double
VAL_UTI: double
DT_INTER: int64
DT_INTER.1: int64
DIAG_PRINC: string
DIAG_SECUN: string
COBRANCA: int64
NATUREZA: int64
MUNIC_MOV: int64
int_CODIGO_UF: int64
IDADE: int64
DIAS_PERM: int64
MORTE: int64
NACIONAL: int64
NUM_FILHOS: int64
INSTRU: int64
CID_NOTIF: double
CID_ASSO: string
CID_MORTE: string
res_LATITUDE: double
res_LONGITUDE: double
res_ALTITUDE: double
dt_inter: string
ano_internacao: int64
def_diag_princ_cap: string
def_diag_princ_grupo: string
def_diag_princ_cat: string
def_diag_princ_subcat: string
def_regime: string
CAR_INT: int64
def_car_int: string
-- schema metadata --
pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 6732
to
{'cod_municipio': Value(dtype='int64', id=None), 'grupo_cir': Value(dtype='string', id=None), 'Nome_Município': Value(dtype='string', id=None)}
because column names don't match
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1438, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1050, in convert_to_parquet
builder.download_and_prepare(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 925, in download_and_prepare
self._download_and_prepare(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1001, in _download_and_prepare
self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1742, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1873, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
All the data files must have the same columns, but at some point there are 55 new columns ({'CID_ASSO', 'UF_ZI', 'COBRANCA', 'res_CODIGO_UF', 'VAL_UTI', 'VAL_SP', 'DT_INTER.1', 'CID_MORTE', 'CAR_INT', 'def_regime', 'ESPEC', 'def_diag_princ_grupo', 'MES_CMPT', 'IDADE', 'VAL_TOT', 'CID_NOTIF', 'INSTRU', 'res_LONGITUDE', 'dt_inter', 'RACA_COR', 'PROC_SOLIC', 'MORTE', 'NASC', 'ETNIA', 'def_diag_princ_cap', 'DT_INTER', 'SEXO', 'UTI_MES_TO', 'def_raca_cor', 'UTI_MES_AN', 'MUNIC_RES', 'UTI_MES_AL', 'def_marca_uti', 'CEP', 'res_LATITUDE', 'NUM_FILHOS', 'def_diag_princ_cat', 'def_diag_princ_subcat', 'MARCA_UTI', 'NACIONAL', 'PROC_REA', 'int_CODIGO_UF', 'DIAG_PRINC', 'ANO_CMPT', 'MUNIC_MOV', 'DIAS_PERM', 'ano_internacao', 'res_ALTITUDE', 'def_uti_mes_to', 'DIAG_SECUN', 'def_car_int', 'UTI_MES_IN', 'NATUREZA', 'VAL_SH', 'def_diarias_uti'}) and 3 missing columns ({'cod_municipio', 'Nome_Município', 'grupo_cir'}).
This happened while the csv dataset builder was generating data using
hf://datasets/feliperafael/saude-coletiva/sih_2000_2024.csv (at revision 4de8a7366f0100fbea282c831821e54849391e81)
Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
cod_municipio
int64 | grupo_cir
string | Nome_Município
string |
|---|---|---|
110,001
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Alta Floresta D'Oeste
|
110,037
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Alto Alegre dos Parecis
|
110,040
|
Baixo Desenvolvimento
|
Alto Paraíso
|
110,034
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Alvorada D'Oeste
|
110,002
|
Médio Desenvolvimento
|
Ariquemes
|
110,045
|
Médio Desenvolvimento
|
Buritis
|
110,003
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Cabixi
|
110,060
|
Baixo Desenvolvimento
|
Cacaulândia
|
110,004
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Cacoal
|
110,070
|
Baixo Desenvolvimento
|
Campo Novo de Rondônia
|
110,080
|
Alto Desenvolvimento
|
Candeias do Jamari
|
110,090
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Castanheiras
|
110,005
|
Baixo Desenvolvimento
|
Cerejeiras
|
110,092
|
Médio Desenvolvimento
|
Chupinguaia
|
110,006
|
Médio Desenvolvimento
|
Colorado do Oeste
|
110,007
|
Médio Desenvolvimento
|
Corumbiara
|
110,008
|
Médio Desenvolvimento
|
Costa Marques
|
110,094
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Cujubim
|
110,009
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Espigão D'Oeste
|
110,100
|
Médio Desenvolvimento
|
Governador Jorge Teixeira
|
110,010
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Guajará-Mirim
|
110,110
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Itapuã do Oeste
|
110,011
|
Médio Desenvolvimento
|
Jaru
|
110,012
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Ji-Paraná
|
110,013
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Machadinho D'Oeste
|
110,120
|
Baixo Desenvolvimento
|
Ministro Andreazza
|
110,130
|
Médio Desenvolvimento
|
Mirante da Serra
|
110,140
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Monte Negro
|
110,014
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Nova Brasilândia D'Oeste
|
110,033
|
Alto Desenvolvimento
|
Nova Mamoré
|
110,143
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Nova União
|
110,050
|
Médio Desenvolvimento
|
Novo Horizonte do Oeste
|
110,015
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Ouro Preto do Oeste
|
110,145
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Parecis
|
110,018
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Pimenta Bueno
|
110,146
|
Baixo Desenvolvimento
|
Pimenteiras do Oeste
|
110,020
|
Médio Desenvolvimento
|
Porto Velho
|
110,025
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Presidente Médici
|
110,147
|
Baixo Desenvolvimento
|
Primavera de Rondônia
|
110,026
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Rio Crespo
|
110,028
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Rolim de Moura
|
110,029
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Santa Luzia D'Oeste
|
110,148
|
Alto Desenvolvimento
|
São Felipe D'Oeste
|
110,149
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
São Francisco do Guaporé
|
110,032
|
Médio Desenvolvimento
|
São Miguel do Guaporé
|
110,150
|
Baixo Desenvolvimento
|
Seringueiras
|
110,155
|
Médio Desenvolvimento
|
Teixeirópolis
|
110,160
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Theobroma
|
110,170
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Urupá
|
110,175
|
Médio Desenvolvimento
|
Vale do Anari
|
110,180
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Vale do Paraíso
|
110,030
|
Baixo Desenvolvimento
|
Vilhena
|
120,001
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Acrelândia
|
120,005
|
Baixo Desenvolvimento
|
Assis Brasil
|
120,010
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Brasiléia
|
120,013
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Bujari
|
120,017
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Capixaba
|
120,020
|
Médio Desenvolvimento
|
Cruzeiro do Sul
|
120,025
|
Alto Desenvolvimento
|
Epitaciolândia
|
120,030
|
Médio Desenvolvimento
|
Feijó
|
120,032
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Jordão
|
120,033
|
Médio Desenvolvimento
|
Mâncio Lima
|
120,034
|
Baixo Desenvolvimento
|
Manoel Urbano
|
120,035
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Marechal Thaumaturgo
|
120,038
|
Médio Desenvolvimento
|
Plácido de Castro
|
120,080
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Porto Acre
|
120,039
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Porto Walter
|
120,040
|
Baixo Desenvolvimento
|
Rio Branco
|
120,042
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Rodrigues Alves
|
120,043
|
Muito Baixo Desenvolvimento
|
Santa Rosa do Purus
|
120,050
|
Baixo Desenvolvimento
|
Sena Madureira
|
120,045
|
Médio Desenvolvimento
|
Senador Guiomard
|
120,060
|
Alto Desenvolvimento
|
Tarauacá
|
120,070
|
Baixo Desenvolvimento
|
Xapuri
|
130,002
|
Baixo Desenvolvimento
|
Alvarães
|
130,006
|
Baixo Desenvolvimento
|
Amaturá
|
130,008
|
Baixo Desenvolvimento
|
Anamã
|
130,010
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Anori
|
130,014
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Apuí
|
130,020
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Atalaia do Norte
|
130,030
|
Baixo Desenvolvimento
|
Autazes
|
130,040
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Barcelos
|
130,050
|
Médio Desenvolvimento
|
Barreirinha
|
130,060
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Benjamin Constant
|
130,063
|
Médio Desenvolvimento
|
Beruri
|
130,068
|
Médio Desenvolvimento
|
Boa Vista do Ramos
|
130,070
|
Baixo Desenvolvimento
|
Boca do Acre
|
130,080
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Borba
|
130,083
|
Baixo Desenvolvimento
|
Caapiranga
|
130,090
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Canutama
|
130,100
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Carauari
|
130,110
|
Baixo Desenvolvimento
|
Careiro
|
130,115
|
Baixo Desenvolvimento
|
Careiro da Várzea
|
130,120
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Coari
|
130,130
|
Baixo Desenvolvimento
|
Codajás
|
130,140
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Eirunepé
|
130,150
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Envira
|
130,160
|
Médio-Baixo Desenvolvimento
|
Fonte Boa
|
130,165
|
Alto Desenvolvimento
|
Guajará
|
130,170
|
Médio-Alto Desenvolvimento
|
Humaitá
|
End of preview.
Dataset de Saúde Coletiva
Este dataset contém informações sobre saúde pública no Brasil, incluindo dados de mortalidade, internações hospitalares e indicadores de saúde.
Conteúdo do Dataset
O dataset contém os seguintes arquivos:
sih_2000_2024.csv- Sistema de Informações Hospitalares (SIH) contendo dados de internações hospitalares de 2000 a 2024sim_limpo_e_alterado.csv- Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) processadosim_95_columns_versao_final.csv- Versão final do SIM com 95 colunaspopulacao.db- Banco de dados com informações populacionaiscir_municipios.csv- Dados dos municípios brasileirosbase_magda.xlsx- Base de dados complementarBase_de_Dados_IDSC-BR_2022.xlsx,Base_de_Dados_IDSC-BR_2023.xlsx,Base_de_Dados_IDSC-BR_2024.xlsx- Indicadores de Desenvolvimento Sustentável das Cidades - BrasilRELATORIO_DTB_BRASIL_MUNICIPIO.xls- Divisão Territorial Brasileira
Estrutura dos Dados
SIH (Sistema de Informações Hospitalares)
- Período: 2000-2024
- Principais variáveis:
- Dados demográficos (idade, sexo, raça/cor)
- Informações de internação (data, procedimentos, diagnósticos)
- Dados financeiros (valores totais, valores por serviço)
- Informações de UTI
- Dados geográficos (município de residência, coordenadas)
SIM (Sistema de Informações sobre Mortalidade)
- Principais variáveis:
- Causas de óbito
- Dados demográficos
- Local de ocorrência
- Características do óbito
Fonte dos Dados
Os dados são provenientes de sistemas oficiais do Ministério da Saúde do Brasil:
- Sistema de Informações Hospitalares (SIH)
- Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM)
- Indicadores de Desenvolvimento Sustentável das Cidades - Brasil (IDSC-BR)
Uso Pretendido
Este dataset pode ser utilizado para:
- Análises epidemiológicas
- Estudos de saúde pública
- Pesquisas em políticas de saúde
- Desenvolvimento de indicadores de saúde
- Análises espaciais de saúde
Limitações
- Os dados estão sujeitos às limitações dos sistemas de informação em saúde
- Alguns registros podem conter informações incompletas
- As variáveis podem ter diferentes níveis de completude ao longo do tempo
Citação
Se você utilizar este dataset em sua pesquisa, por favor cite:
@dataset{saude_coletiva_2024,
author = {Felipe Rafael},
title = {Dataset de Saúde Coletiva},
year = {2024},
publisher = {HuggingFace},
url = {https://huggingface.co/datasets/feliperafael/saude-coletiva}
}
Licença
Este dataset está licenciado sob a licença Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
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