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 Os datasets desse Espaço são uma cópia. O original pode ser obitido diretamente no github dos autores: [https://github.com/gsoh/VED](https://github.com/gsoh/VED).
 Esses datasets são bem conhecidos no contexto veicular, pois contém dados de alta relevância para testes em cenários realistas.
 
+## Como baixar/usar
+Primeiro instale `datasets`:
+```bash
+pip install datasets
+```
+Agora, em python
+
+```python
+import pandas as pd
+from datasets import load_dataset
+
+global dir_hf
+dir_hf = 'jwsouza13/ved'
+
+def load_data_folder(folder_name):
+    """
+    Carrega TODOS os arquivos .csv de uma pasta específica de um dataset 
+    do Hugging Face e os combina em um único DataFrame.
+    
+    folder_name: 'ved_1', 'ved_2' ou 'eVED'
+    """
+    path_glob = f"{folder_name}/*.csv"
+    print(f"Carregando arquivos de: {dir_hf} na pasta {path_glob}")
+
+    dataset = load_dataset(
+        dir_hf, 
+        data_files=path_glob
+    )
+    df_completo = dataset['train'].to_pandas()
+    
+    return df_completo
+```
+
+Fazendo o merge para integrar as informações 
+
+```python
+info_ice_hev = pd.read_excel('https://huggingface.co/datasets/jwsouza13/ved/resolve/main/VED_Static_Data_ICE%26HEV.xlsx')
+info_phev_ev = pd.read_excel('https://huggingface.co/datasets/jwsouza13/ved/resolve/main/VED_Static_Data_PHEV%26EV.xlsx')
+info_data = pd.concat([info_ice_hev, info_phev_ev], ignore_index=True)
+
+data_eved = load_data_folder("eVED") # por exemplo
+df = data_eved.merge(info_data, on='VehId', how='left')
+
+df_ice = df[df['Vehicle Type'] == 'ICE']
+df_hev = df[df['Vehicle Type'] == 'HEV']
+df_phev = df[df['EngineType'] == 'PHEV']
+df_ev = df[df['EngineType'] == 'EV']
+```
+
 ## VED - Vehicle Energy Dataset
 
 O **Vehicle Energy Dataset (VED)** registra **trajetórias GPS de veículos** juntamente com suas **séries temporais de dados** de **combustível, energia, velocidade e uso de potência auxiliar**.