Enriquecimento de data.frame
Função pd_enrich recebe data.frame e devolve outro com colunas anexadas, mantendo a ordem.
Para times de estatística, atuária e pesquisa quantitativa. Enriqueça data.frames, plugue endpoints da PrismaData no fluxo tidymodels via recipes, e trate falhas parciais em batch com tipos previsíveis.
Disponível no CRAN.
install.packages("prismadata")
Cliente direto, uma chamada por coordenada.
library(prismadata)
client <- pd_client(api_key = "sua-api-key")
slum <- pd_slum(client, lat = -23.561414, lng = -46.655881)
print(slum$distance_m)
print(slum$name)
renda <- pd_personal_income_static(client, lat = -23.561414, lng = -46.655881)
print(renda$expected_income)
Particionamento e paralelismo automáticos.
library(prismadata)
library(readr)
client <- pd_client(api_key = "sua-api-key")
clientes <- read_csv("clientes.csv") # colunas: lat, lng
clientes_enriquecidos <- pd_enrich(
client,
data = clientes,
services = c("slum", "prison", "personal_income_static"),
lat_col = "lat",
lng_col = "lng"
)
write_csv(clientes_enriquecidos, "clientes_enriquecidos.csv")
Step compatível com recipes, integra ao seu workflow de modelagem.
library(prismadata)
library(recipes)
receita <- recipe(default ~ ., data = treino) |>
step_prismadata(
lat, lng,
services = c("personal_income_static", "slum"),
api_key = Sys.getenv("PRISMADATA_API_KEY")
) |>
step_normalize(all_numeric_predictors())
preparada <- prep(receita, training = treino)
Função pd_enrich recebe data.frame e devolve outro com colunas anexadas, mantendo a ordem.
step_prismadata integra ao recipes, com replay determinístico no bake.
Classes S3 por erro (pd_auth_error, pd_rate_limit_error) permitem tryCatch preciso.
Coordenadas individuais que falham viram NA nas colunas correspondentes, sem derrubar o lote.
Lotes grandes são divididos conforme limite de cada endpoint, transparente para o usuário.
429 e 5xx são reexecutados com jitter; política configurável por cliente.
Solicite uma API Key de teste e leve os dados da PrismaData direto ao seu workflow em R.