Busabase
Busabase는 AI 에이전트를 위한 오픈소스(MIT) 데이터베이스 및 작업 공간입니다
Insper Cidades 데이터셋을 검색·다운로드·인용하고, R로 직접 불러오는 도구 제공
Provides tools to discover, download, and cite datasets from Insper Cidades, hosted on the Insper Dataverse repository. Lists datasets and their logical resources, downloads data directly into R, link
데이터R · SCSSGitHub @inspercidades온라인운영자 미확인
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
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1분 만에 확인하기R package for discovering, downloading, and citing curated datasets from Insper Cidades, hosted on Insper's Dataverse.
저장소 README에서 가져옴
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗inspercidados gives R users direct access to datasets from Insper
Cidades, hosted on Insper
Dataverse. Insper Cidades
is a multidisciplinary research center at Insper. The package wraps
dataverse so you can
find, download, and cite datasets in a few short commands.
The stable version of the package is available on CRAN.
install.packages("inspercidados")
The development version of the package is available on R-universe.
install.packages(
"inspercidados",
repos = c(
"https://inspercidades.r-universe.dev",
"https://cloud.r-project.org"
)
)
| Function | Purpose |
|---|---|
list_datasets() | List or search available datasets |
list_resources() | List logical resources within a dataset |
get_dataset() | Download a dataset into R |
query_dataset() | Query a parquet dataset without loading it into R |
get_dataverse() | Inspect or download any Insper Dataverse deposit |
cite_dataset() | Generate a citation for a dataset |
open_project() | Open the study repository behind a dataset |
list_datasets() returns a tibble of every dataset in the registry. The
registry is read from GitHub once per session, so datasets added after a
release appear without reinstalling. Offline, the package uses the copy
it shipped with.
library(inspercidados)
list_datasets()
#> # A tibble: 23 × 11
#> alias title description theme region project access is_spatial formats
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl> <chr>
#> 1 itbi_sp Impo… "Registros… Habi… São P… itbi downl… FALSE csv, p…
#> 2 iptu_sp IPTU… "Dados do … Habi… São P… densid… downl… TRUE geojso…
#> 3 alvaras_sp Alva… "Informaçõ… Habi… São P… alvaras downl… TRUE geojso…
#> 4 alvaras_sp_… Alva… "Agregação… Habi… São P… alvaras downl… TRUE geojso…
#> 5 censo_setor… Popu… "Dados pro… Habi… São P… densid… downl… TRUE geojso…
#> 6 iptu_vertic… Grad… "Dados dem… Habi… São P… densid… downl… TRUE geojso…
#> 7 densidade_i… Dens… "Cruzament… Habi… São P… densid… downl… TRUE geojso…
#> 8 geoses_sp Índi… "Índice so… Mult… São P… geoses downl… TRUE geojso…
#> 9 mortalidade… Indi… "Indicador… Saúde São P… mortal… downl… TRUE geojso…
#> 10 ilhas_calor… Medi… "Estatísti… Clim… Rio d… mare downl… TRUE geojso…
#> # ℹ 13 more rows
#> # ℹ 2 more variables: keywords <chr>, doi <chr>
Search by alias, title, description, theme, region, or keywords.
list_datasets("Mobilidade")
#> # A tibble: 12 × 11
#> alias title description theme region project access is_spatial formats
#> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <lgl> <chr>
#> 1 geoses_sp Índi… Índice soc… Mult… São P… geoses downl… TRUE geojso…
#> 2 pemob_anual Pesq… Base anual… Mobi… Brasil pemob downl… FALSE parque…
#> 3 pemob_harmo… Pesq… Base anual… Mobi… Brasil pemob downl… FALSE parque…
#> 4 embarques_h… Emba… Embarques … Mobi… Brasil motiva downl… FALSE csv, p…
#> 5 embarques_d… Emba… Total de e… Mobi… Brasil motiva downl… FALSE parque…
#> 6 embarques_m… Médi… Média de e… Mobi… Brasil motiva downl… FALSE rds, t…
#> 7 embarques_i… Emba… Embarques … Mobi… Brasil motiva downl… FALSE parque…
#> 8 linhas_moti… Linh… Tabela de … Mobi… Brasil motiva downl… FALSE rds, t…
#> 9 estacoes_mo… Linh… Tabela de … Mobi… Brasil motiva downl… FALSE rds, t…
#> 10 faixa_azul_… Trec… Localizaçã… Mobi… São P… faixa_… downl… TRUE geojso…
#> 11 sinistros_sp Sini… Sinistros … Mobi… São P… faixa_… downl… FALSE parque…
#> 12 sinistros_v… Sini… Localizaçã… Mobi… São P… faixa_… downl… TRUE geojso…
#> # ℹ 2 more variables: keywords <chr>, doi <chr>
The Alvarás study has two separate deposits:
2004–2021 is
alvaras_sp_2004_2021, and
2010–2024 is alvaras_sp. Both
are available through get_dataset().
Pass a short alias to download a registered dataset.
# By alias
embarques <- get_dataset("embarques_mensais")
# Filter by year in multi-year datasets
pemob_2023 <- get_dataset("pemob_anual", year = 2023)
# Select a logical resource and format
pontos <- get_dataset(
"qualidade_ar_mare",
resource = "pontos",
format = "gpkg"
)
list_resources() shows the logical datasets and formats inside a
registered deposit.
list_resources("qualidade_ar_mare")
#> # A tibble: 2 × 6
#> resource title is_spatial years formats default
#> <chr> <chr> <lgl> <chr> <chr> <lgl>
#> 1 dados Medições de qualidade do ar FALSE <NA> parque… TRUE
#> 2 pontos Pontos das medições de qualidade do… TRUE <NA> geojso… FALSE
Set docs = TRUE to return the data alongside its documentation. For
datasets with a dictionary workbook, docs contains that workbook.
result <- get_dataset("iptu_sp", docs = TRUE)
result$data
result$docs
query_dataset() opens a registered parquet resource as a lazy table.
Build a query with dplyr, then call collect() to bring the result into
R. This needs the optional duckdb, DBI, dbplyr, and dplyr
packages.
itbi <- query_dataset("itbi_sp")
itbi |>
dplyr::select(data_de_transacao) |>
head(5) |>
dplyr::collect()
For resources split into annual files, year selects one year. With no
year, the query includes all available years.
cite_dataset() fetches metadata from Dataverse and returns a citation
in plain text, BibTeX, or RIS.
cite_dataset("embarques_mensais")
cite_dataset("embarques_mensais", format = "bibtex")
cite_dataset("embarques_mensais", format = "ris")
Most datasets come from a research study whose pipeline lives in its own
repository. open_project() prints the study, lists its datasets, and
opens the repository.
open_project("faixa_azul")
To learn more about the package, check https://inspercidades.github.io/inspercidados/