The dataset viewer is not available for this split.
Error code: StreamingRowsError
Exception: CastError
Message: Couldn't cast
id: string
linha_original: int64
fonte: string
disciplina: string
hierarquia_codigo: string
nivel_profundidade: int64
assunto_nivel_1: string
assunto_nivel_2: string
assunto_nivel_3: string
assunto_nivel_4: string
assunto_especifico: string
quantidade_encontrada: int64
porcentagem_encontrada: double
quantidade_caderno: int64
porcentagem_caderno: double
ano: int64
banca: string
cargo: string
split: string
-- schema metadata --
pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 2650
to
{'linha_original': Value('int64'), 'disciplina': Value('string'), 'hierarquia_codigo': Value('string'), 'nivel_profundidade': Value('int64'), 'assunto_nivel_1': Value('string'), 'assunto_nivel_2': Value('string'), 'assunto_nivel_3': Value('string'), 'assunto_nivel_4': Value('string'), 'assunto_especifico': Value('string'), 'quantidade_encontrada': Value('int64'), 'porcentagem_encontrada': Value('float64'), 'quantidade_caderno': Value('int64'), 'porcentagem_caderno': Value('float64')}
because column names don't match
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 147, in get_rows_or_raise
return get_rows(
dataset=dataset,
...<4 lines>...
column_names=column_names,
)
File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
return func(*args, **kwargs)
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 127, in get_rows
rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 478, in safe_iter
yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2818, in __iter__
for key, example in ex_iterable:
^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2355, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2388, in _iter_arrow
pa_table = cast_table_to_features(pa_table, self.features)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2271, in cast_table_to_features
raise CastError(
...<3 lines>...
)
datasets.table.CastError: Couldn't cast
id: string
linha_original: int64
fonte: string
disciplina: string
hierarquia_codigo: string
nivel_profundidade: int64
assunto_nivel_1: string
assunto_nivel_2: string
assunto_nivel_3: string
assunto_nivel_4: string
assunto_especifico: string
quantidade_encontrada: int64
porcentagem_encontrada: double
quantidade_caderno: int64
porcentagem_caderno: double
ano: int64
banca: string
cargo: string
split: string
-- schema metadata --
pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 2650
to
{'linha_original': Value('int64'), 'disciplina': Value('string'), 'hierarquia_codigo': Value('string'), 'nivel_profundidade': Value('int64'), 'assunto_nivel_1': Value('string'), 'assunto_nivel_2': Value('string'), 'assunto_nivel_3': Value('string'), 'assunto_nivel_4': Value('string'), 'assunto_especifico': Value('string'), 'quantidade_encontrada': Value('int64'), 'porcentagem_encontrada': Value('float64'), 'quantidade_caderno': Value('int64'), 'porcentagem_caderno': Value('float64')}
because column names don't matchNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
conteúdos-cespe
Dataset contendo a análise e distribuição de conteúdos programáticos (Direito Administrativo, Direito Constitucional, Língua Portuguesa e Raciocínio Lógico) da banca CESPE/Cebraspe.
Este dataset foi gerado a partir do arquivo original conteudo.xlsx e estruturado hierarquicamente para facilitar o agrupamento, filtragem e análise de dados.
Estrutura do Dataset
O dataset possui uma hierarquia detalhada dividida em até 4 níveis de assuntos/tópicos:
| Coluna | Descrição |
|---|---|
id |
Identificador único SHA-256 truncado (16 chars), estável entre fontes. |
linha_original |
Índice da linha no arquivo Excel de origem. |
fonte |
Arquivo de origem (conteudo.xlsx, adm_detalhado, const_detalhado). |
disciplina |
Disciplina principal (ex: Direito Administrativo, Língua Portuguesa). |
nivel_profundidade |
Nível de profundidade (0 = raiz da disciplina, 1 a 4 = subníveis). |
hierarquia_codigo |
Código numérico hierárquico (ex: 01, 01.02, 03.02.04.01). Vazio para níveis raiz. |
assunto_nivel_1 a assunto_nivel_4 |
Tópicos e subtópicos propagados do ancestral mais próximo. |
assunto_especifico |
Nome do tópico correspondente a esta linha específica. |
quantidade_encontrada |
Número total de questões encontradas daquele tópico. |
porcentagem_encontrada |
Percentual de questões sobre o total geral (absoluto, não relativo ao pai). |
quantidade_caderno / porcentagem_caderno |
Quantidade e percentual considerando apenas o caderno de origem. |
ano |
Ano da prova (ex: 2024). |
banca |
Banca organizadora (CESPE/Cebraspe). |
cargo |
Cargo do concurso (ex: Diplomata). |
split |
Partição treino/teste estratificada por disciplina (train = 80%, test = 20%). |
As porcentagens (
porcentagem_encontradaeporcentagem_caderno) são absolutas em relação ao total geral de questões. A soma das porcentagens dos filhos de um mesmo pai pode ultrapassar a porcentagem do pai — isso é esperado, pois cada valor é calculado sobre o total da amostra, não como fração do nó superior.
Notas sobre a Origem dos Dados
O dataset é gerado a partir de três arquivos Excel processados pelo generate_dataset.py:
| Fonte | Disciplina | Subdivisões | Linhas |
|---|---|---|---|
conteudo.xlsx |
Língua Portuguesa (Português) | N1 a N4 | 85 |
conteudo.xlsx |
Raciocínio Lógico | N1 a N3 | 29 |
5ed5ac0a...xlsx |
Direito Administrativo (Doutrina e Leis Federais) | N1 a N3 | 263 |
a005733c...xlsx |
Direito Constitucional (CF/1988 e Doutrina) | N1 a N4 | 200 |
As planilhas detalhadas de Direito Administrativo e Direito Constitucional foram fornecidas em arquivos complementares e integradas ao pipeline. O script de geração (generate_dataset.py) processa os três arquivos e consolida em um único dataset.
Arquivos Disponíveis neste Repositório
conteudo_dataset.csv: Dataset limpo e delimitado por vírgulas (577 linhas, 4 disciplinas).conteudo_dataset.json: Dataset estruturado em formato JSON.conteudo_dataset.parquet: Dataset otimizado em formato colunar Parquet.conteudo_dataset.xlsx: Dataset em formato de planilha limpa do Excel.conteudo.xlsx: Planilha Excel original (Português + Raciocínio Lógico).generate_dataset.py: Script Python para reprodução do pipeline de dados (processa os 3 arquivos Excel).
Licença
Este dataset é disponibilizado sob a licença Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
- Downloads last month
- 40