¿Dónde puedo encontrar una hoja de cálculo descargable con las propiedades de los elementos?

Question

Lo siento por el FAQ, pero realmente no sé dónde encontrar una hoja de cálculo completa para las propiedades de los elementos. Me refiero a una tabla que tenga una fila para cada elemento, y las columnas sean sus propiedades, como nombre, número atómico, densidad, punto de fusión, etc. Sé que hay muchos sitios o referencias para eso, pero lo necesito en formato tabular, porque quiero analizar datos, hacer gráficos, etc.

Answer 1

Bueno, aquí está un archivo CSV que he analizado a partir de los datos JSON proporcionados por Sitio web de Paul Nathan que a su vez se producía a partir de gPeriódico datos en respuesta a esta pregunta . gPeriodic es FOSS, por lo que sólo puedo suponer que los datos de los elementos que contiene son buenos para compartir, aunque no tengo ni idea de su procedencia.

El analizador utiliza el módulo json de python para leer los datos, que luego escribí en valores separados por comas, que deberían ser legibles por cualquier programa de hoja de cálculo medianamente competente.

Aquí está: Enlace Pastebin

guardarlo como datoselementos.csv y listo.

Algunas trampas:

• Esto reproduce los datos de gPeriodic, con todas sus verrugas. No garantizo su exactitud, periodicidad, etc. Acabo de munged los datos.
• Algunos de los datos se completan con tildes, notas sobre temperatura/polimorfismo/estado, etc. Las he dejado tal cual, pero puede que tengas que recortarlas si quieres representarlas como valores numéricos.
• El argón tenía un radio atómico de '2-', signifique lo que signifique. Lo corté.
• Excel es software de broma e interpreta habitualmente los números encerrados entre paréntesis como negativos, porque al parecer algunos contables decidieron que encerrar los números entre paréntesis es una opción más sensata que utilizar el signo menos. Huelga decir que esto es incorrecto. He resuelto el problema poniendo los números afectados entre paréntesis angulares.
• No hay radios iónicos en los datos de origen. En absoluto. No es culpa mía.
• Las columnas heredan las unidades de los datos de origen. He omitido las unidades a propósito porque quería que cada columna no tuviera espacios en el nombre para facilitar el procesamiento en R o lo que sea. Además, las unidades en el archivo de origen tienen algunos caracteres inconvenientes desde una perspectiva de codificación.

He intentado trazar Z frente al radio covalente en R a partir de estos datos:

Algunos de los puntos de datos faltan, algunos no son leídos por R porque están envueltos en <> - preprocesa a tu gusto.

Answer 2

Bien, aquí está mis datos tomados de la referencia mencionada en mi comentario anterior. No puedo garantizar su exactitud.
Esto es en el .csv formato de archivo para su uso generalizado, tal y como ilustró Richard Terrett . Puede combinar ciertos rangos de este csv/hoja de cálculo con el preparado por Richard, ya que contiene ciertas propiedades que no figuran en la fuente de Richard.
También hay ciertas propiedades en el archivo de Richard que están ausentes / inadecuadas en el mío por lo que este archivo se utiliza mejor en conjunción con el archivo de Richard.

Answer 3

Encontré un bonito base de datos json aquí (puede tener errores, no sabría decirlo, pero hay enlaces a las fuentes originales).

La mejor forma de visualizarlo es con las caras de Chernoff,

library(jsonlite)
library(ggplot2)
library(ggChernoff)

# https://github.com/Bowserinator/Periodic-Table-JSON
d <- fromJSON('PeriodicTableJSON.json')[["elements"]]

ggplot(d, aes(xpos,10-ypos)) + 
  geom_chernoff(aes(fill=category, size = phase, smile = density, brow = molar_heat)) +
  geom_text(aes(label=symbol), vjust=2.5) +
  guides(fill=guide_legend(ncol=2)) +
  theme_void() +
  scale_brow_continuous(breaks = c(10, 25, 50))+
  theme(legend.position = 'right', panel.background = element_rect(colour="black"))

Answer 4

He recopilado muchos datos sobre los elementos de varias fuentes y he creado un pequeño paquete python en torno a ellos llamado mendeleev . Los datos están contenidos en una base de datos SQLite3 de la que se pueden extraer fácilmente archivos csv de tablas individuales.

La mayoría de los datos están debidamente referenciados para que puedas rastrear su origen.

Además, como la interfaz está escrita en Python, puedes trazar y analizar los datos fácilmente si es necesario.

Answer 5

Aquí tienes una hoja de cálculo de Google Sheets con datos básicos: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vEOwbbl-l805_i2oWSVCFxfmFDstwkuRjkZQfBrTh6k/edit?usp=sharing

Espero que le sea útil.