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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)
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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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