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Error code: FeaturesError
Exception: ArrowTypeError
Message: ("Expected bytes, got a 'float' object", 'Conversion failed for column 7 with type object')
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 137, in _generate_tables
pa_table = paj.read_json(
File "pyarrow/_json.pyx", line 308, in pyarrow._json.read_json
File "pyarrow/error.pxi", line 154, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
File "pyarrow/error.pxi", line 91, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowInvalid: JSON parse error: Column() changed from object to array in row 0
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 228, in compute_first_rows_from_streaming_response
iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 3339, in _resolve_features
features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2096, in _head
return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2300, in iter
for key, example in iterator:
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1856, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1878, in _iter_arrow
yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 476, in _iter_arrow
for key, pa_table in iterator:
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 323, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 167, in _generate_tables
pa_table = pa.Table.from_pandas(df, preserve_index=False)
File "pyarrow/table.pxi", line 3874, in pyarrow.lib.Table.from_pandas
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pyarrow/pandas_compat.py", line 611, in dataframe_to_arrays
arrays = [convert_column(c, f)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pyarrow/pandas_compat.py", line 611, in <listcomp>
arrays = [convert_column(c, f)
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pyarrow/pandas_compat.py", line 598, in convert_column
raise e
File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pyarrow/pandas_compat.py", line 592, in convert_column
result = pa.array(col, type=type_, from_pandas=True, safe=safe)
File "pyarrow/array.pxi", line 339, in pyarrow.lib.array
File "pyarrow/array.pxi", line 85, in pyarrow.lib._ndarray_to_array
File "pyarrow/error.pxi", line 91, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowTypeError: ("Expected bytes, got a 'float' object", 'Conversion failed for column 7 with type object')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.
ibge-cidades
Dados dos municípios no Portal Cidades@ recuperados da API do IBGE
Fonte
Os dados em questão são disponibilizados pelo IBGE no Portal Cidades@ (https://cidades.ibge.gov.br/brasil/panorama). Os dados foram coletados por chamadas à API em 21-22 de maio de 2025.
Dados no dataset
O dataset contém dados de 5.565 localidades no Brasil (Cidades, Povoados, Vilarejos, etc.) coletados pelo IBGE, organizados por ano. No total, são 40 indicadores que têm seus valores disponibilizados, cada um representado por um código específico.
| Código da API | Rótulo atribuído |
|---|---|
| 78192 | anos_finais_ens_fund |
| 78187 | anos_iniciais_ens_fund |
| 60029 | arborizacao_via_publica |
| 29167 | area_unidade_territorial |
| 95335 | area_urbanizada_km2 |
| 77861 | bioma |
| 29169 | cod_municipio |
| 96386 | densidade_demografica |
| 29749 | despesas_brutas_empenhadas |
| 5929 | docentes_ens_fund |
| 5934 | docentes_ens_med |
| 60030 | esgotamento_sanitario_adequado |
| 28242 | estabelecimento_saude_sus |
| 5950 | estabelecimentos_ens_fund |
| 5955 | estabelecimentos_ens_med |
| 87529 | hierarquia_urbana |
| 30255 | idh |
| 60032 | internacoes_diarreia_sus_por_cem_mil |
| 5908 | matriculas_ens_fund |
| 5913 | matriculas_ens_med |
| 91249 | mesorregiao |
| 91251 | microrregiao |
| 30279 | mortalidade_infantil |
| 60037 | percent_populacao_renda_per_capita_mais_meio_salario |
| 143514 | pessoal_ocupado |
| 47001 | pib_per_capita |
| 29171 | populacao_estimada |
| 93371 | populacao_exposta_risco |
| 60036 | populacao_ocupada |
| 96385 | populacao_ultimo_censo |
| 29170 | prefeito |
| 28141 | receitas_brutas_realizadas |
| 91247 | regiao_imediata |
| 87530 | regiao_influencia |
| 91245 | regiao_intermediaria |
| 143558 | rendimento_medio_sal_min |
| 82270 | sistema_costeiro_marinho |
| 60045 | taxa_escolarizacao_6-14 |
| 60048 | transferencias_correntes |
| 60031 | urbanizacao_vias_publicas |
Foram adicionados os dados de georreferenciamento de cada município à lista de atributos.
Formatos dos dados e Arquivos
Neste repositório há algumas representações diferentes dos dados obtidos, as quais descrevemos a seguir.
Dados Brutos
A arquivo dados.json contém um objeto em que
- cada chave corresponde ao código atribuído pelo IBGE a uma localidade,
- cada valor corresponde aos dados brutos obtidos de uma chamada à API do IBGE com a seguinte url
https://servicodados.ibge.gov.br/api/v1/pesquisas/indicadores/29169|29170|96385|29171|96386|143558|143514|60036|60037|60045|78187|78192|5908|5913|5929|5934|5950|5955|47001|30255|28141|60048|29749|30279|60032|28242|95335|60030|60029|60031|93371|77861|82270|29167|87529|87530|91245|91247|91249|91251/resultados/<codigo_da_localidade>(em que<codigo_da_localidade>é substituído pelo código da localidade em questão.
Os dados brutos têm como chave os códigos dos indicadores (ver tabela acima), em vez de uma descrição textual. Os valores de cada indicador estão em formato de string.
Dados Formatados
O arquivo dados_formatados.json contém os dados brutos após um tratamento (convertendo os valores dos indicadores para seus respectivos tipos e representando dados faltantes como null). A estrutura dos valores de cada indicador também foi simplificada, de forma que são representados como um objeto em que a chave é o ano e o valor é o valor daquele indicador no ano indicado. Adicionalmente, foram acrescentados os dados de cada localidade (nome, categoria, coordenadas de georreferenciamento, etc.) disponibilizadas pelo IBGE em https://geoftp.ibge.gov.br/organizacao_do_territorio/estrutura_territorial/localidades/, descritos no arquivo municipios.json.
Dados "Achatados"
O arquivo dados_features.json contêm uma representação dos dados em que os valores de cada indicador, em vez de serem representados com aninhamento de objetos, por ano, for extraído para um atributo específico no objeto.
Como cada indicador vindo da API é uma coleção de valor-por-ano, para facilitar a utilização dos diversos valores em um DataFrame, por exemplo, representamos cada combinação valor-ano em uma coluna separada.
Por exemplo, o valor abaixo:
"docentes_ens_medio": {
"2020": 50,
"2021": 45,
"2022": 30
}
foi convertido em:
"docentes_ens_medio_2020": 50,
"docentes_ens_medio_2021": 45,
"docentes_ens_medio_2022": 30,
Essa mesma representação se encontra nos arquivos dados_lista.csv e dados_lista.json (sendo este último uma lista simples, em que cada linha corresponde aos dados de uma localidade).
Dados Recentes
O arquivo dados_recentes.json (também replicado em formato CSV em dados_recentes.csv) contém um recorte dos dados em dados_formatados.json, de forma que cada indicador contém somente o dados mais recente dentre os recuperados da API. Por exemplo, o indicador abaixo:
"docentes_ens_medio": {
"2020": 50,
"2021": 45,
"2022": 30
}
foi convertido em:
"docentes_ens_medio": 30
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