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felipe
2025-02-08 16:17:18 -03:00
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124
classificacao_veranicos.py
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@@ -26,17 +26,38 @@ def processar_Classificao_Veranicos():
from datetime import datetime
def diferenca_dias(data1, data2):
formato = "%Y-%m-%d"
# Converter para string se for Timestamp
if not isinstance(data1, str):
data1 = data1.strftime(formato)
if not isinstance(data2, str):
data2 = data2.strftime(formato)
# Verificar se as datas são válidas
if not data1 or not data2:
print(f"Erro: Data inválida -> data1: {data1}, data2: {data2}")
return None
try:
d1 = datetime.strptime(data1, formato)
d2 = datetime.strptime(data2, formato)
return (d2 - d1).days
except ValueError as e:
print(f"Erro ao converter datas: {data1}, {data2} - {e}")
return None
def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes):
print("Decendio...")
resultados = []
amplitude=0
estacoes= [2244035]
#decendios = decendios.head(24)
resultados = []
for estacao in estacoes: # percorre todas as estações array de estacoes
@@ -44,9 +65,8 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes):
#estacao_fitrada = qtd_veranicos['CODIGO'] == estacao
estacao_fitrada = qtd_veranicos[qtd_veranicos['CODIGO'] == estacao]
estacao_fitrada = estacao_fitrada.head(10)
for index, selecao_estacao in estacao_fitrada.iterrows(): # Itera pelas linhas do DataFrame
print(index," ------------------------------------------")
data_inicio = pd.to_datetime(selecao_estacao['INICIO'])
data_fim = pd.to_datetime(selecao_estacao['FINAL'])
@@ -58,32 +78,86 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes):
dia =selecao_estacao['QTDDIAS']
# Adicionar colunas FINICIO e FFINAL
filtro = filtro.copy() # Para evitar avisos do Pandas
filtro['FINICIO'] = data_inicio
filtro['FFINAL'] = data_fim
for index, selecao_filtro in filtro.iterrows():
des = selecao_filtro['DECENDIO']
#filtro['FINICIO'] = data_inicio
#filtro['FFINAL'] = data_fim
# filtro['dias'] = filtro.apply(lambda row: diferenca_dias(row['INICIO'], row['FINAL']), axis=1)
filtro['dias_chuva'] = 0
#filtro.apply(lambda row: diferenca_dias(row['FINICIO'], row['FINAL']), axis=1)
diferenca=diferenca_dias(data_inicio, data_fim)
quantidade_veranicos = len(filtro) # Conta o número de linhas
print(index,"- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -")
print ('estacao: ',selecao_estacao , 'data_inicio' , '--- ', data_fim ,' Qtd Dias: ', diferenca)
if quantidade_veranicos <=0:
print(f"Tem algum problema registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
elif quantidade_veranicos <= 1:
print(f"Tem mais de 1 registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(data_inicio, data_fim)+1
print(filtro)
elif quantidade_veranicos <= 2:
print(f"Tem mais de 2 registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(data_inicio, filtro.iloc[0]['FINAL'])+1
filtro.loc[filtro.index[1], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[1]['INICIO'], data_fim)+1
print(filtro)
elif quantidade_veranicos <= 3:
print(f"Tem mais de 3 registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(data_inicio, filtro.iloc[0]['FINAL'])+1
filtro.loc[filtro.index[1], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[1]['INICIO'], filtro.iloc[1]['FINAL']) +1
filtro.loc[filtro.index[2], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[2]['INICIO'], data_fim)+1
print(filtro)
print(des)
elif quantidade_veranicos <= 4:
print(f"Tem mais de 4 registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(data_inicio, filtro.iloc[0]['FINAL'])
filtro.loc[filtro.index[1], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[1]['INICIO'], filtro.iloc[1]['FINAL'])
filtro.loc[filtro.index[2], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[2]['INICIO'], filtro.iloc[2]['FINAL'])
filtro.loc[filtro.index[3], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[3]['INICIO'], data_fim)+1
print(filtro)
dados = []
print('->', selecao_estacao)
for index, row in filtro.iterrows():
dados.append({
'CODIGO': selecao_estacao['CODIGO'],
'DECENDIO': row['DECENDIO'],
'AMPLITUDE': row['dias_chuva']
})
print('************************************************************')
resultado = {
'estacao': estacao,
'descendio':selecao_filtro['DECENDIO'],
resultados.append(pd.DataFrame(dados))
'amplitude': 0
}
resultados.append(resultado)
save = pd.DataFrame(resultados)
os.remove('saida.csv')
save.to_csv('saida.csv', sep=';', encoding='utf-8', index=False)
if os.path.exists('saida.csv'): os.remove('saida.csv')
pd.concat(resultados, ignore_index=True).to_csv('saida.csv', sep=';', encoding='utf-8', index=False)
def transformar_decendio():
df = pd.read_csv("saida.csv", sep=";")
# Transformar a tabela para o formato desejado
df_pivot = df.pivot(index="CODIGO", columns="DECENDIO", values="AMPLITUDE")
# Resetar o índice para salvar corretamente
df_pivot.reset_index(inplace=True)
# Salvar o resultado no CSV
df_pivot.to_csv("saida_transformado.csv", sep=";", encoding="utf-8", index=False)
def carregar_decendios(file):