DuckDB é um banco de dados SQL analítico que roda dentro da sua aplicação, sem precisar gerenciar um servidor separado.
ramirobentes/nbadatar
Pacote R que carrega dados de jogada a jogada, posses e escalações da NBA de 30 temporadas a partir de arquivos Parquet.
- Estrelas
- 10
- Forks
- 0
- Issues abertas
- 0
- Último commit
- mês passado
O que é?
nbadatar é um pacote R para carregar dados de jogada a jogada, posses e escalações da NBA. Ele abrange 30 temporadas, de 1996-97 a 2025-26, tanto na temporada regular quanto nos playoffs, e os dados da temporada atual são atualizados diariamente.
O pacote encapsula funções como load_pbp(), load_possessions() e load_lineup_stats(), que aceitam uma ou várias temporadas e um argumento season_type para dados dos playoffs. Os arquivos subjacentes são hospedados no GitHub em formato Parquet. Os downloads ficam em cache pelo restante da sessão do R, e clear_cache() força um novo download quando os arquivos da temporada atual mudam.
Como os feeds de dados da NBA mudaram ao longo dos anos, algumas colunas existem apenas em parte do período; os arquivos afetados apresentam valores ausentes como NA.
Recursos principais
- 01Carrega tabelas de jogadas, posses e escalações, com uma função para cada tipo.
- 02Abrange 30 temporadas, tanto da temporada regular quanto dos playoffs.
- 03Aceita várias temporadas em uma única chamada.
- 04Mantém os downloads em cache durante a sessão do R e oferece clear_cache() para atualizá-los.
- 05Os arquivos da temporada atual são atualizados diariamente.
Casos de uso
- Analisar eventos da NBA jogada a jogada em R usando temporadas históricas.
- Estudar o desempenho de escalações e métricas por posse ao longo de várias temporadas.
- Criar modelos ou relatórios específicos dos playoffs a partir de 2023.
- Acompanhar a temporada atual da NBA com dados atualizados diariamente.
Início rápido
- 1
Instale o pacote do GitHub com pak
pak::pak("ramirobentes/nbadatar") - 2
Carregue no R uma temporada de dados lance a lance
pbp <- load_pbp(2025)
Antes de usar
- Os dados estão hospedados em arquivos Parquet no GitHub, então o carregamento depende desse repositório externo.
- Algumas colunas existem apenas em parte do período de 1996-97 a 2025-26 e são NA no restante.
Em coleções
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é nbadatar?
- Pacote R que carrega dados de jogada a jogada, posses e escalações da NBA de 30 temporadas a partir de arquivos Parquet. nbadatar é um pacote R para carregar dados de jogada a jogada, posses e escalações da NBA. Ele abrange 30 temporadas, de 1996-97 a 2025-26, tanto na temporada regular quanto nos playoffs, e os dados da temporada atual são atualizados diariamente.
- nbadatar é gratuito? Qual é a licença?
- nbadatar é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- nbadatar ainda é mantido?
- Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de nbadatar foi em 1 de out. de 2026.
- Para que posso usar nbadatar?
- Analisar eventos da NBA jogada a jogada em R usando temporadas históricas. Estudar o desempenho de escalações e métricas por posse ao longo de várias temporadas. Criar modelos ou relatórios específicos dos playoffs a partir de 2023. Acompanhar a temporada atual da NBA com dados atualizados diariamente.
- Como instalar nbadatar?
- Instale o pacote do GitHub com pak: pak::pak("ramirobentes/nbadatar") Carregue no R uma temporada de dados lance a lance: pbp <- load_pbp(2025)
- Onde consigo nbadatar?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/ramirobentes/nbadatar
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Projetos relacionados
Um mecanismo de dados de alto desempenho em Python, com núcleo em Rust, para processar imagens, áudio, vídeo, embeddings e dados estruturados em grande escala.
Um app leve de interface de terminal (TUI) para visualizar e consultar arquivos de dados tabulares, como CSV, Parquet, JSON, Excel e SQLite.
Um acelerador para Spark que executa operadores de Spark SQL e DataFrame sobre dados colunares do Apache Arrow com um mecanismo Rust baseado em DataFusion, sem alterações no código.
Aplicativo desktop simples para Windows que permite visualizar arquivos Apache Parquet e executar consultas SQL básicas.
Uma suíte de benchmark reproduzível para bancos de dados analíticos, que usa um conjunto de dados de analytics da web e 43 consultas SQL padrão para comparar sistemas.