Help for package dados

Title:

Translate Datasets to Portuguese

Version:

0.1.0

Description:

Este pacote traduz os seguintes conjuntos de dados: 'airlines', 'airports', 'ames_raw', 'AwardsManagers', 'babynames', 'Batting', 'diamonds', 'faithful', 'fueleconomy', 'Fielding', 'flights', 'gapminder', 'gss_cat', 'iris', 'Managers', 'mpg', 'mtcars', 'atmos', 'penguins', 'People, 'Pitching', 'pixarfilms','planes', 'presidential', 'table1', 'table2', 'table3', 'table4a', 'table4b', 'table5', 'vehicles', 'weather', 'who'. English: It provides a Portuguese translated version of the datasets listed above.

License:

GPL-3

Encoding:

UTF-8

LazyData:

true

RoxygenNote:

7.1.2

URL:

https://github.com/cienciadedatos/dados

BugReports:

https://github.com/cienciadedatos/dados/issues

Depends:

R (≥ 3.5.0)

Imports:

AmesHousing, babynames, dplyr, forcats, fueleconomy, gapminder, ggplot2, Lahman, palmerpenguins, nasaweather, nycflights13, rlang, tibble, tidyr, yaml, pixarfilms

Suggests:

covr, testthat (≥ 3.0.0)

NeedsCompilation:

Packaged:

2022-02-23 15:30:41 UTC; ciruelo

Author:

Riva Quiroga

[aut, cre], Sara Mortara

[aut], Beatriz Milz

[aut], Andrea Sánchez-Tapia

[aut], Alejandra Andrea Tapia Silva

[aut], Beatriz Maurer Costa [aut], Jean Prado

[aut], Renata Hirota

[aut], William Amorim

[aut], Emmanuelle Rodrigues Nunes

[aut]

Maintainer:

Riva Quiroga <riva.quiroga@uc.cl>

Repository:

CRAN

Date/Publication:

2022-02-24 19:10:02 UTC

dados: Translate Datasets to Portuguese

Description

Author(s)

Maintainer: Riva Quiroga riva.quiroga@uc.cl (ORCID)

Authors:

Sara Mortara saramortara@gmail.com (ORCID)
Beatriz Milz beatriz.milz@usp.br (ORCID)
Andrea Sánchez-Tapia andreasancheztapia@gmail.com (ORCID)
Alejandra Andrea Tapia Silva alejandraandreatapiasilva@gmail.com (ORCID)
Beatriz Maurer Costa beatrizmcosta@me.com
Jean Prado jeangrprado@gmail.com (ORCID)
Renata Hirota re.hirota@gmail.com (ORCID)
William Amorim wamorim@curso-r.com (ORCID)
Emmanuelle Rodrigues Nunes emmanuellernunes@gmail.com (ORCID)

Aeroportos

Description

Metadados úteis sobre aeroportos

Usage

aeroportos

Format

Um data.frame com 1.458 linhas e 8 colunas

codigo_aeroporto: Código FAA do aeroporto
nome: Nome do aeroporto
latitude: Coordenada de localização do aeroporto
longitude: Coordenada de localização do aeroporto
altura: Altura medida em pés
fuso_horario: Diferença de fuso horário do Meridiano de Greenwich (GMT)
horario_verao: Horário legal de acordo com as políticas de economia de energia. A = Horário de verão (Daylight Saving Time) padrão dos EUA: começa o segundo sábado de março E; termina o primeiro sábado de novembro; U = Desconhecido; N = Não possui horário de verão
fuso_horario_iana: Fuso horário IANA, determinado de acordo com o serviço web GeoNames

Tabela de estatísticas de arremesadores

Description

Estatísticas de arremesadores

Format

Um data frame com 46.699 linhas e 30 colunas

id_jogador: ID do jogador
id_ano: Ano
ordem_equipes: Ordem na qual o jogador se mudou entre equipes na mesma temporada
id_equipe: ID da equipe (fator)
id_liga: ID da liga (fator com os níveis AA, AL, FL, NL, PL, UA)
jogos_ganhados: Jogos disputados ganhados
jogos_perdidos: Jogos disputados perdidos
jogos_disputados: Jogos disputados
jogos_iniciados: Jogos disputados iniciados
jogos_completos: Número de jogos completos que o jogador lançou
shutouts: Número de shutouts (jogos completos sem permitir corridas) que o jogador lançou
jogos_salvos: Jogos salvos
IPouts: Outs lançadas à equipe adversária (igual a entradas lançadas x 3)
hits: Hits cedidos ao oponente
corridas_merecidas: Corridas merecidas (por culpa do arremessador) cedidas
homerun: Número de homeruns
BB: Base por bolas cedidas ao oponente
strikeout: Strikeout dados ao oponente
media_rebatida_oponente: Média de rebatidas do oponente
media_corridas_merecidas: Média de corridas merecidas cedidas (normalizada para 9 entradas lançadas)
IBB: Base por bolas intencionais cedidas ao oponente
lances_desviados: Wild pitches (arremessos ruins que permitem o avanço de corredores adversários) lançados pelo arremessador
HBP: Número de avanços cedidos à primeira base por atingir o rebatedor com o arremesso
BK: Balks (movimento ilegal do corpo pelo lançador)
BFP: Rebatedores que o arremessador enfrentou
jogos_terminados: Jogos em que o lançador termina o jogo
corridas: Corridas cedidas (merecidas e nao merecidas)
toques_sacrificio: Toques de sacrifício (impulsiona o avanço de um corredor) feitos pelo (rebatedor) oponente
fly_sacrificio: Flys (rebatidas altas no campo externo) de sacrifício (impulsiona uma corrida) contra o arremessador
eliminacao_dupla: Arremessos que levam a uma rebatida rasteira com eliminação dupla na mesma jogada

Dados de aviões

Description

Metadatos de aviões e seus códigos de cauda no registro de aviação da FAA. American Airways (AA) e Envoy Air (MQ) reportam número de frota no lugar do número de calda, por isso não é possível relacioná-los

Usage

avioes

Format

Um data.frame com 3.322 linhas e 9 colunas

codigo_cauda: Código da cauda do avião (empenagem)
ano: Ano de fabricação
tipo: Tipo de avião
fabricante: Fabricante do avião
modelo: Modelo de avião
motores: Quantidade de motores
assentos: quantidade de assentos
velocidade: Velocidade média de cruzeiro em milhas por hora
tipo_motor: Tipo de motor do avião

Nomes de bebês

Description

Dados completos sobre nomes de bebês fornecidos pela Administração de Segurança Social dos EUA. Inclui todos os nomes com pelo menos 5 usos

Usage

bebes

Format

Um data.frame com 1.924.665 linhas e 5 colunas

ano: Ano de registro
sexo: Sexo do(a) bebê
nome: Nome
FALSE: Número de ocorrências
prop: Proporção

Dados de habitação em Ames

Description

Base dados descrita em De Cock (2011) com 82 características de 2930 propriedades vendidas em Ames, Iowa, EUA.

Usage

casas

Format

Um data.frame com 2930 linhas e 82 colunas.

ordem: Número da observação (id)
pid: Código de identificação análogo ao CEP no Brasil (Parcel identification number)
moradia_classe: Tipo de moradia envolvida na venda
moradia_zoneamento: Classificação do zoneamento da venda
lote_fachada: Porção da fachada cercada por uma rua (pés)
lote_area: Área do lote (pés quadrados)
rua_tipo: Tipo de rua que dá acesso à propriedade
beco_tipo: Tipo do beco que dá acesso à propriedade
lote_formato: Formato da propriedade
terreno_contorno: Nivelamento da propriedade. Valores: bancada (aumento rápido e significativo do nível da rua para o prédio), encosta (declive significativo de lado a lado), depressão, aproximadamente plana/nivelada.
utilidades: Tipo de utilizades disponíveis (eletricidade, gás, água e esgoto)
lote_config: Configuração do lote
terreno_declive: Declive do terreno
vizinhanca: Localizações físicas dentro dos limites da cidade de ames
condicao_1: Proximidade da propriedade estradas ou rodovias importantes
condicao_2: Proximidade da propriedade de estradas ou rodovias importantes (caso uma segunda exista)
moradia_tipo: Tipo de moradia. Valores: família única, conversão para 2 famílias (originalmente construída para 2 famílias), duplex, unidade final de moradia (Townhouse End Unit), unidade interna de moradia (Townhouse Inside Unit).
moradia_estilo: Estilo da moradia
geral_qualidade: Avaliação do material e acabamento geral da casa
geral_condicao: Avaliação da condição geral da casa
construcao_ano: Ano de construção da casa
remodelacao_ano: Ano de remodelação da casa
telhado_estilo: Estilho do telhado
telhado_material: Material do qual o telhado é feito
exterior_cobertura_1: Cobertura do exterior da casa
exterior_cobertura_2: Cobertura do exterior da casa (se tiver mais de uma)
alvenaria_tipo: Tipo de alvenaria da casa
alvenaria_area: Área da alvenaria (pés quadrados)
exterior_qualidade: Avaliação da qualidade do material usado no exterior da casa
exterior_condicao: Avaliação da condição do exterior da casa
fundacao_tipo: Tipo da fundação da casa
porao_qualidade: Avaliação da altura do porão
porao_condicao: Avaliação da condição do porão
porao_exposicao: Refere-se a saída ou paredes no nível do jardim
porao_acabamento_1: Avaliação da área do porão com acabamento
porao_area_com_acabamento_1: Área do porão com acabamento (em pés quadrados)
porao_acabamento_2: Avaliação da área do porão com acabamento (se houver várias)
porao_area_com_acabamento_2: Área do porão com acabamento (em pés quadrados)
porao_area_sem_acabamento: Área do porão sem acabamento (em pés quadrados)
porao_area_total: Área total do porão (em pés quadrados)
porao_num_banheiros: Número de banheiros do porão
porao_num_banheiros_lavabos: Número de lavabos do porão
aquecimento_tipo: Tipo de aquecimento instalado na casa
aquecimento_qualidade_condicao: Avaliação da qualidade e condição do aquecimento
ar_condicionado_central: Ar condicionado central da casa
sistema_eletrico_tipo: Tipo de sistema elétrico da casa
primeiro_andar_area: Área do primeiro andar (pés quadrados)
segundo_andar_area: Área do segundo andar (pés quadrados)
acabamento_baixa_qualidade_area: Área da casa com acabamento de baixa qualidade (pés quadrados)
acima_solo_area: Área da casa acima do solo (pés quadrados)
acima_solo_num_banheiros: Número de banheiros acima do solo
acima_solo_num_lavabos: Número de lavabos acima do solo
acima_solo_num_quartos: Número de quartos da casa
acima_solo_num_cozinhas: Número de cozinhas da casa
cozinha_qualidade: Qualidade da cozinha
acima_solo_num_comodos: Número de cômodos acima do solo
funcional: Funcionalidade da casa (indica o quanto a casa está apta para moradia)
total_num_lareiras: Número total de lareiras
lareira_qualidade: Qualidade da(s) lareira(s). Valores: excelente (fogueira de alvenaria exepecional), boa (lareira de alvenaria no nível principal), regular (fogueira pré-fabricada no porão), média (lareira pré-fabricada na sala de estar principal ou lareira de alvenaria no porão), ruim (fogão Ben Franklin), sem lareira.
garagem_tipo: Localização da garagem. Valores: mais do que 1 tipo de garagem, anexada à casa, garagem no porão, embutida (parte da casa - tipicamente tem cômodo acima da garagem), abrigo com teto construído ao lado da casa (carport), garagem não anexada à casa, sem garagem.
garagem_ano_construcao: Ano de construção da garagem
garagem_acabamento: Tipo de acabamento da garagem
garagem_capacidade_carros: Capacidade de carros da garagem
garagem_area: Área da garagem (pés quadrados)
garagem_qualidade: Qualidade da garagem
garagem_condicao: Condição da garagem
entrada_veiculo_pavimentada: Pavimentação da entrada de veículos
deck_madeira_area: Área do deck de madeira da casa (em pés quadradas)
varanda_aberta_area: Área da varanda coberta da casa (em pés quadradas)
varanda_fechada_area: Área da varanda fechada da casa (em pés quadradas)
varanda_3ssn_area: Área da varanda 'three season' da casa (em pés quadradas)
varanda_com_tela_area: Área da varanda com tela da casa (em pés quadradas)
piscina_area: Área da piscina (em pés quadradas)
piscina_qualidade: Qualidade da piscina
cerca_qualidade: Qualidade da cerca
funcionalidades_diversas: Funcionalidades diversas da casa (não incluidas nas outras categorias). Valores: elevador, segunda garagem (se não descrito na seção garagem), galpão, quadra de tênis, outro, nenhuma.
funcionalidades_valor: Valor das funcionalidades diversas
venda_mes: Mês da venda
venda_ano: Ano da venda
venda_tipo: Tipo da venda
venda_condicao: Condição da venda. Valores: venda anormal (troca, execução hipotecária, venda a descoberto), compra de terreno adjacente, alocação (duas propriedades vinculadas com escrituras separadas, normalmente em condomínio com garagem), venda entre membros de família, venda normal, casa não foi concluída na última avaliação (associada a novas casas)
venda_valor: Valor da venda

Source

http://jse.amstat.org/v19n3/decock/DataDocumentation.txt

Dados de clima

Description

Metadatos da estação meteorológica de três aeroportos de Nova Iorque LGA, JFK e EWR

Usage

clima

Format

Um data.frame com 26.115 linhas e 15 colunas

origem: Estação meteorológica. Coluna origem pode ser usada para juntar com os dados dados::voos
ano: Ano do registro
mes: Mês do registro
dia: Dia do registro
hora: Hora do registro
temperatura: Temperatura média em graus Farenheint
ponto_condensacao: Ponto de condensação, isto é, temperatura (em Farenheits) na qual o vapor d'água se condensa
umidade: Umidade relativa
direcao_vento: Direção do vento em graus
velocidade_vento: Velocidade do vento medida em milhas por hora
velocidade_rajada: Velocidade da rajada de vento medida em milhas por hora
precipitacao: Precipitação da chuva medida em polegadas
pressao: Pressão atmosférica ao nível do mar em milibares
visibilidade: Visibilidade média em milhas
data_hora: Data e hora de registro em formato POSIXct

Nomes de companhias aéreas

Description

Nomes das companhias aéreas e seus respectivos códigos de dois dígitos

Usage

companhias_aereas

Format

Um data.frame com 16 linhas e 2 colunas

companhia_aerea: Abreviação de dois dígitos do nome da companhia aérea
nome: Nome completo da companhia aérea

Modelos comuns de carros

Description

Esses modelos têm pelo menos 10 anos de dados. Esse conjunto de dados é adequado para uma join para restringir o número de observações a um nível mais gerenciável.

Usage

comuns

Format

Um data.frame com 347 linhas e 4 colunas

marca: Marca
modelo: Modelo
total_modelos: Número total de modelos
total_modelos_ano: Número total de modelos-ano

Dados atmosféricos

Description

Dados atmosféricos

Usage

dados_atmosfera

Format

Um data.frame com 41.472 linhas e 11 colunas

latitude: Localização da medição. Grade espacial de 24 por 24 pontos de coleta, uniformemente espaçada, desde a longitude 113,80W à 56,20W, e latitude 36,20N à 21,20S
longitude: Localização da medição. Grade espacial de 24 por 24 pontos de coleta, uniformemente espaçada, desde a longitude 113,80W à 56,20W, e latitude 36,20N à 21,20S
ano: 72 pontos no tempo. Uma vez por mês desde janeiro de 1995 até dezembro de 2000
mes: 72 pontos no tempo. Uma vez por mês desde janeiro de 1995 até dezembro de 2000
temp_superficie: Temperatura média mensal baseada na energia emitida da superfície da Terra em condições de céu claro (em K)
temperatura: Temperatura média mensal do ar perto da superfície da Terra (em K)
pressao: Pressão média mensal da superfície atmosférica num determinado local na superfície da Terra (em mbar)
ozonio: Média mensal do total de ozônio na coluna atmosférica (em Dobsons)
nuvem_baixa: Porcentagem média mensal do céu coberto por nuvens com pressão superior a 680 mbar ou aproximadamente menor que 3,24 km
nuvem_media: Porcentagem média mensal do céu coberto por nuvens com pressão superior entre 440-680 mbar ou aproximadamente menor que 3,24 à 6,5 km
nuvem_alta: Porcentagem média mensal do céu coberto por nuvens com pressão superior menor ou igual a 440 mbar ou aproximadamente maior que 6,5 km

Dados de Gapminder

Description

Conjunto de dados de Gapminder sobre expectativa de vida, PIB per capita e população por país

Usage

dados_gapminder

Format

Um data.frame de 1.704 linhas e 6 colunas

pais: Países incluídos (fator com 142 níveis)
continente: Continentes (fator com 5 níveis)
ano: De 1952 a 2007, dados a cada 5 anos
expectativa_de_vida: Expectativa de vida ao nascer, em anos
populacao: População
pib_per_capita: PIB per capita (em dólares americanos, ajustados pela inflação)

Source

http://www.gapminder.org/data/

Dados de espécies de flor de Íris por Edgar Anderson

Description

O famoso conjunto de dados sobre espécies de flor de Íris (Edgar Anderson e Ronald Fisher) fornece as medidas em centímetros das variáveis de comprimento e largura da sépala e pétala, para 50 flores de cada uma das 3 espécies de íris. As espécies são Iris setosa, I. versicolor e I. virginica

Usage

dados_iris

Format

Um data.frame com 150 linhas e 5 colunas

Comprimento.Sepala: Comprimento da Sépala
Largura.Sepala: Largura da Sépala
Comprimento.Petala: Comprimento da Pétala
Largura.Petala: Largura da Pétala
Especies: A espécie correspondente da flor de Íris (Iris setosa, I. versicolor, I. virginica)

Dados de tuberculose da Organização Mundial da Saúde

Description

Subconjunto de dados do relatório anual de tuberculose da Organização Mundial da Saúde

Usage

dados_oms

Format

Um data frame com 7240 linhas e 60 colunas

pais: Nome do país
iso2: Código ISO de dois dígitos do país
iso3: Código ISO de três dígitos do país
ano: Ano
novos_fpp_h014: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 0 a 14 anos (014)
novos_fpp_h1524: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 15 a 24 anos (1524)
novos_fpp_h2534: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 25 a 34 anos (2534)
novos_fpp_h3544: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 35 a 44 anos (3544)
novos_fpp_h4554: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 45 a 54 anos (4554)
novos_fpp_h5564: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 55 a 64 anos (5564)
novos_fpp_h65: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), homens (h) de 65 ou mais anos
novos_fpp_m014: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 0 a 14 anos (014)
novos_fpp_m1524: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 15 a 24 anos (1524)
novos_fpp_m2534: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 25 a 34 anos (2534)
novos_fpp_m3544: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 35 a 44 anos (3544)
novos_fpp_m4554: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 45 a 54 anos (4554)
novos_fpp_m5564: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 55 a 64 anos (5564)
novos_fpp_m65: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar positivo (fpp), mulheres (m) de 65 ou mais anos
novos_fpn_h014: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 0 a 14 anos (014)
novos_fpn_h1524: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 15 a 24 anos (1524)
novos_fpn_h2534: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 25 a 34 anos (2534)
novos_fpn_h3544: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 35 a 44 anos (3544)
novos_fpn_h4554: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 45 a 54 anos (4554)
novos_fpn_h5564: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 55 a 64 anos (5564)
novos_fpn_h65: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), homens (h) de 65 ou mais anos
novos_fpn_m014: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 0 a 14 anos (014)
novos_fpn_m1524: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 15 a 24 anos (1524)
novos_fpn_m2534: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 25 a 34 anos (2534)
novos_fpn_m3544: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 35 a 44 anos (3544)
novos_fpn_m4554: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 45 a 54 anos (4554)
novos_fpn_m5564: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 55 a 64 anos (5564)
novos_fpn_m65: Casos novos, diagnóstico frotis pulmonar negativo (fpn), mulheres (m) de 65 ou mais anos
novos_ep_h014: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 0 a 14 anos (014)
novos_ep_h1524: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 15 a 24 anos (1524)
novos_ep_h2534: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 25 a 34 anos (2534)
novos_ep_h3544: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 35 a 44 anos (3544)
novos_ep_h4554: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 45 a 54 anos (4554)
novos_ep_h5564: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 55 a 64 anos (5564)
novos_ep_h65: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), homens (h) de 65 ou mais anos
novos_ep_m014: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 0 a 14 anos (014)
novos_ep_m1524: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 15 a 24 anos (1524)
novos_ep_m2534: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 25 a 34 anos (2534)
novos_ep_m3544: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 35 a 44 anos (3544)
novos_ep_m4554: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 45 a 54 anos (4554)
novos_ep_m5564: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 55 a 64 anos (5564)
novos_ep_m65: Casos novos, diagnóstico extrapulmonar (ep), mulheres (m) de 65 ou mais anos
novos_recaida_h014: Novas recaídas, homens (h) de 0 a 14 anos (014)
novos_recaida_h1524: Novas recaídas, homens (h) de 15 a 24 anos (1524)
novos_recaida_h2534: Novas recaídas, homens (h) de 25 a 34 anos (2534)
novos_recaida_h3544: Novas recaídas, homens (h) de 35 a 44 anos (3544)
novos_recaida_h4554: Novas recaídas, homens (h) de 45 a 54 anos (4554)
novos_recaida_h5564: Novas recaídas, homens (h) de 55 a 64 anos (5564)
novos_recaida_h65: Novas recaídas, homens (h) de 65 ou mais anos
novos_recaida_m014: Novas recaídas, mulheres (m) de 0 a 14 anos (014)
novos_recaida_m1524: Novas recaídas, mulheres (m) de 15 a 24 anos (1524)
novos_recaida_m2534: Novas recaídas, mulheres (m) de 25 a 34 anos (2534)
novos_recaida_m3544: Novas recaídas, mulheres (m) de 35 a 44 anos (3544)
novos_recaida_m4554: Novas recaídas, mulheres (m) de 45 a 54 anos (4554)
novos_recaida_m5564: Novas recaídas, mulheres (m) de 55 a 64 anos (5564)
novos_recaida_m65: Novas recaídas, mulheres (m) de 65 ou mais anos

Personagens de Starwars

Description

Contém observações de personagens de Starwars. Os dados originais, da SWAPI - a API de Starwars, https://swapi.dev/ - foram revisados para refletir pesquisas adicionais sobre gênero e sexo dos/das personagens.

Format

Um tibble com 87 linhas e 14 colunas

nome: Nome
altura: Altura em centímetros (cm)
massa: Massa em quilogramas (kg)
cor_do_cabelo: Cor do cabelo
cor_da_pele: Cor da pele
cor_dos_olhos: Cor dos olhos
ano_nascimento: Ano de nascimento BBY (BBY = antes da batalha de Yavin)
sexo_biologico: Sexo Biológico, sendo macho, fêmea, hermafrodita, ou nenhum (no caso dos Droides)
genero: Gênero - O papel de gênero ou identidade de gênero da/do personagem conforme determinado por sua personalidade ou a maneira como foram programados (como no caso dos Droides)
planeta_natal: Nome do planeta natal
especie: Nome da espécie
filmes: Lista de filmes em que o/a personagem apareceu
veiculos: Lista de veículos que o/a personagem pilotou nos filmes
naves_espaciais: Lista de naves espaciais que o/a personagem pilotou nos filmes

Preço de 50 mil diamantes

Description

Um conjunto de dados contendo os preços de quase 54 mil diamantes

Usage

diamante

Format

Um data.frame com 53.940 linhas e 10 colunas

preco: Preço em dólares americanos (US$ 326-US$ 18.823)
quilate: Peso do diamante (0,2-5,01 ct)
corte: Qualidade de corte (Justo, Bom, Muito Bom, Premium, Ideal)
cor: Cor de diamante, de J (pior) a D (melhor)
transparencia: Quão transparente é o diamante (I1 (pior), SI1, SI2, VS1, VS2, VVS1, VVS2, IF (melhor))
profundidade: Porcentagem da profundidade 'total = z / mean(x, y) = 2 * z / (x + y) (43-79)'
tabela: Largura do topo do diamante em relação ao seu ponto mais largo (43-95 mm)
x: Comprimento em milímetros
y: Largura em milímetros
z: Profundidade em milímetros

Tabela de gerentes

Description

Informações sobre gerentes de equipe individuais, equipes que eles gerenciaram e algumas estatísticas básicas para essas equipes em cada ano

Format

Um data frame com 3.504 linhas e 10 colunas

id_jogador: ID do jogador
ano: Ano
id_equipe: ID da equipe (fator)
id_liga: ID da liga (fator)
ordem_gerencial_temporada: Ordem na gerência de equipes durante uma temporada. 0 Se o indivíduo gerenciava a equipe o ano inteiro. Caso contrário, indica onde o gerente apareceu na ordem gerencial (1 para o primeiro gerente, 2 para o segundo, etc.)
jogos_gerenciados: Jogos gerenciados
jogos_ganhos: Jogos ganhos
jogos_perdidos: Jogos perdidos
posicao: Posição final da equipe na classificação daquele ano
jogador_gerente: Tem valor 'S' (sim) para jogadores que foram jogadores e gerentes de equipe por uma temporada e 'N' (não) caso contrário (fator).

Tabela de estatísticas do jardineiro

Description

Estatísticas de defesa

Format

Um data frame com 140.921 linhas e 18 colunas

id_jogador: ID do jogador
id_ano: Ano
ordem_equipe: Ordem em que o jogador se moveu entre as equipes na mesma temporada
id_equipe: ID da equipe (fator)
id_liga: ID da liga (fator com níveis AA, AL, FL, NL, PL, UA)
posicao: Posição do jogador defensivo
jogos: Jogos
jogos_iniciados: Jogos iniciados
inn_outs: Tempo jogado pelo jogador expresso em outs
outs_feitos: Outs feitas pelo jogador
assistencias: Assistências realizadas pelo jogador
erros: Erros cometidos pelo jogador
eliminacao_dupla: Eliminação dupla em que o jogador esteve envolvido defensivamente
bolas_passadas: Bolas passadas (aplicável a receptores)
lancamentos_desviados: Wild pitches - arremessos ruins que permitem o avanço de corredores adversários (aplicável a arremessadores)
bases_roubadas: Bases roubadas pelo oponente (aplicável aos receptor)
capturado_roubando: Opositores apanhados em tentativa de roubo (aplicável a receptores)
taxa_zona: Porcentagem de bolas capturadas por um defensor, em sua zona defensiva típica

Dados de economia de combustível de 1999 a 2008 para 38 modelos populares de carros

Description

Este conjunto de dados contém um subconjunto dos dados de economia de combustível que a EPA disponibiliza em http://fueleconomy.gov. Ele contém apenas modelos que tiveram um novo lançamento todos os anos entre 1999 e 2008 - isso foi usado como um proxy para a popularidade do carro

Usage

milhas

Format

Um data.frame com 234 linhas e 11 colunas

fabricante: Nome do fabricante
modelo: Nome do modelo
cilindrada: Capacidade do motor, em litros
ano: Ano de fabricação
cilindros: Número de cilindros
transmissao: Tipo de transmissão
tracao: Tipo de tração (d = dianteira, t = traseira, 4 = 4x4)
cidade: Milhas da cidade por galão
rodovia: Milhas rodoviárias por galão
combustivel: Tipo de combustível (p = premium, r = regular, e = etanol, d = diesel, g = gás natural comprimido)
classe: tipo de carro

Testes de estrada para automóveis

Description

Os dados foram extraídos da revista Motor Trend US, de 1974, e incluem o consumo de combustível e 10 aspectos do design e desempenho de automóveis para 32 automóveis (modelos 1973-74)

Usage

mtcarros

Format

Um data.frame com 32 linhas e 12 colunas

milhas_por_galao: Milhas por galão (US)
cilindros: Número de cilindros
cilindrada: Volume de deslocamento do motor em polegadas cúbicas
cavalos_forca: Cavalos força bruto
eixo: Relação de eixo traseiro
peso: Peso (1000 libras)
velocidade: Tempo em percorrer 1/4 de milha
forma: Forma do motor (V ou em linha)
transmissao: Tipo de transmissão (0 = automático, 1 = manual)
marchas: Número de marchas à frente
carburadores: Número de carburadores

Tabela de pessoas

Description

Nomes de jogadores, data de nascimento e informações bibliográficas. Este arquivo é usado para obter detalhes sobre os jogadores listados em rebatedores, arremessadores e outros arquivos nos quais os jogadores são identificados por id_jogador

Format

Um data frame com 19.617 linhas e 26 colunas

id_jogador: ID do jogador
ano_nascimento: Ano de nascimento
mes_nascimento: Mês de nascimento
dia_nascimento: Dia de nascimento
pais_nascimento: País de nascimento
estado_nascimento: Estado de nascimento
cidade_nascimento: Cidade de nascimento
ano_falecimento: Ano de falecimento
mes_falecimento: Mês de falecimento
dia_falecimento: Dia de falecimento
pais_falecimento: País de falecimento
estado_falecimento: Estado de falecimento
cidade_falecimento: Cidade de falecimento
nome: Nome
sobrenome: Sobrenome
nome_proprio: Nome próprio
peso: Peso em libras
altura: Altura em polegadas
rebatedor: Se, como rebatedor, você é destro (D) ou canhoto (C)
arremessador: Se, como arremessador, você é destro (D) ou canhoto (C)
data_primeiro_jogo: Data do primeiro jogo na primeira divisão
data_ultimo_jogo: Data do último jogo na primeira divisão
id_retrosheet: Código do jogador usado em Retrosheet (http://www.retrosheet.org/)
id_brw: Código do jogador usado em Baseball Reference website (http://www.baseball-reference.com/)
data_falecimento: Data de falecimento em formato yyyy-mm-dd
data_nascimento: Data de nascimento em formato yyyy-mm-dd

Medidas de pinguins adultos perto da Estação Palmer, Antártida (Palmer Station)

Description

Inclui espécies de pinguins e ilhas do Arquipélago Palmer, medidas de cada espécie (comprimento da nadadeira, massa corporal e dimensões do bico), sexo de cada pinguim e ano de documentação. Esse é um subconjunto de dados do 'penguins_raw'.

Format

Um tibble com 344 linhas e 8 colunas

especie: Um fator com as espécies de pinguim (Pinguim-de-adélia, Pinguim-de-barbicha e Pinguim-gentoo)
ilha: Um fator com cada ilha do Arquipélago Palmer, na Antártida (Biscoe, Dream, Togersen)
comprimento_bico: Um número inteiro que indica o comprimento do bico (em milímetros)
profundidade_bico: Um número inteiro que indica a profundidade do bico (em milímetros)
comprimento_nadadeira: Um número inteiro que indica o comprimento da nadadeira (em milímetros)
massa_corporal: Um número inteiro que indica a massa corporal (em gramas)
sexo: Um fator que indica o sexo do(a) pinguim (macho, fêmea)
ano: Um número inteiro que indica o ano de estudo (2007, 2008 ou 2009)

Filmes da Pixar e avaliações

Description

Filmes da Pixar com avaliações do público e da crítica, obtidas por diferentes sites

Usage

pixar_avalicao_publico

Format

Um tibble com 23 linhas e 5 colunas

filme: Título do filme
nota_rotten_tomatoes: Avaliação obtida pelo site Rotten Tomatoes. As avaliações são numéricas e vão de 0 a 100.
nota_metacritic: Avaliação obtida pelo site Metacritic. As avaliações são numéricas e vão de 0 a 100.
nota_cinema_score: Avaliação obtida pelo site CinemaScore. Avaliação em escala alfabética que varia de A+ a F.
nota_critics_choice: Avaliação obtida pelo Critics' Choice Movie Awards que varia de 0 a 100.

Bilheteria dos filmes da Pixar

Description

Filmes da Pixar com seus respectivos orçamentos e valor de bilheteria

Usage

pixar_bilheteria

Format

Um tibble com 23 linhas e 5 colunas

filme: Título do filme
orcamento: Orçamento do filme (em dólar americano)
bilheteria_eua_canada: Valor gerado pela venda de ingressos nos EUA e Canada (em dólar americano)
bilheteria_outros_paises: Valor gerado pela venda de ingressos nos demais países (em dólar americano)
bilheteria_mundial: Valor gerado com a venda de ingressos no mundo inteiro (em dólar americano)

Equipe dos filmes

Description

Principais pessoas envolvidas nas produções dos filmes da Pixar

Usage

pixar_equipe

Format

Um tibble com 228 linhas e 3 colunas

filme: Título do filme
cargo: Cargo das pessoas
nome: Nome da pessoa que ocupa o cargo

Filmes da Pixar

Description

Nome e data e ordem de lançamento dos filmes da Pixar

Usage

pixar_filmes

Format

Um tibble com 27 linhas e 3 colunas

ordem_lancamento: Ordem de lançamento dos filmes
filme: Título do filme
data_lancamento: Data de lançamento do filme
duracao: Duração do filme em minutos
classificacao_indicativa: Classificação indicativa baseada no sistema de classificação de filmes da Motion Picture Association (MPA)

Gêneros dos filmes da Pixar

Description

Filmes e seus gêneros

Usage

pixar_generos

Format

Um tibble com 128 linhas e 2 colunas

filme: Título do filme
genero: Gênero do filme

Filmes da Pixar com indicações ao Oscar

Description

Filmes da Pixar que foram indicados ao Oscar, a categoria em que concorreram e o resultado da indicação

Usage

pixar_oscars

Format

Um tibble com 72 linhas e 3 colunas

filme: Título do filme
tipo_premio_indicado: Tipo de prêmio
resultado: Resultado da indicação

Tabela de prêmios dos gerentes

Description

Informações sobre prêmios para gerentes

Format

Um data.frame com 179 linhas e 6 colunas

id_gerente: ID do gerente
nome_premio: Nome do prêmio recebido pelo gerente
ano: Ano
id_liga: ID liga (fator)
empate: Tem valor "S" (sim) para os prêmios que correspondem a um empate e "N" (não) caso contrário.
notas: Notas sobre o prêmio

Período que engloba 11 presidentes, desde Eisenhower até Obama

Description

Nome, data de início e de término do mandato e partido político de 11 presidentes dos Estados Unidos, de Eisenhower a Obama.

Format

Um data.frame com 11 linhas e 4 colunas

nome: Nome do presidente
inicio: Data de início do período presidencial
fim: Data do término do período presidencial
partido: Partido político ao qual pertence

Amostra de variáveis categóricas do questinário 'General Social Survey' (GSS)

Description

Amostra de variáveis categóricas do questinário 'General Social Survey' (GSS)

Usage

questionario

Format

Um data.frame com 21.473 linhas e 9 colunas

ano: Ano do questionário, 2000-2014
estado_civil: Estado civil
idade: Idade. Idade máxima limitada a 89 anos
raca: Categorias raciais segundo o questionário
renda: Renda respondida pelas pessoas entrevistadas (US$)
partido: Partido político com quem a pessoa entrevistada se identifica
religiao: Religião
denominacao: Denominação religiosa a que pertence
horas_tv: Horas de televisão assistidas por dia

Tabela de estatíticas de Beisebol

Description

Estatísticas de rebatedores

Format

Um data frame com 105.861 linhas e 22 colunas

id_jogador: ID do jogador
id_ano: Ano
ordem_equipes: Ordem na qual o jogador se mudou entre equipes na mesma temporada
id_equipe: ID da equipe (fator)
id_liga: ID da liga (fator com os níveis AA, AL, FL, NL, PL, UA)
jogos: Número de jogos em que o jogador participou oficialmente
vez_bastao: Número de vezes ao bastão válidas
corridas: Corridas anotadas
rebatidas_simples: Número de vezes em que o jogador chegou à primeira base com uma rebatida válida
rebatidas_duplas: Número de vezes em que o jogador chegou à segunda base com uma rebatida válida
rebatidas_triplas: Número de vezes em que o jogador chegou à terceira base com uma rebatida válida
homerun: Número de homeruns
corridas_impulsionadas: Corridas impulsionadas como resultado da vez ao bastão do rebatedor
bases_roubadas: Bases roubadas
capturado_roubando: Eliminações em tentativa de roubo de base
base_bolas: Base por bolas
strikeouts: Eliminações por strikes
base_intencional: Base por bolas intencional
HBP: Vezes atingidas pelo arremessador (Hit by pitch - HBP)
toque_sacrificio: Toque de sacrifício
fly_sacrificio: Flys (rebatidas altas no campo externo) de sacrifício (impulsiona uma corrida)
eliminacao_dupla_induzida: Rebatidas rasteiras induzindo a uma eliminação dupla

Tabela de salários

Description

Dados salariais do jogador

Format

Um data.frame com 26.428 linhas e 5 colunas

ano: Ano
id_equipe: ID da equipe (fator)
id_liga: ID da liga (fator)
id_jogador: ID do jogador
salario: Salário em dólares