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+++ b/43descendiofinal/finaldescendio_BaciaParaibaDoSul_veranicos.csv
@@ -0,0 +1,2 @@
+CODIGO;1DDEC;1DFEB;1DJAN;1DNOV;2DDEC;2DFEB;2DNOV;3DFEB;3DNOV;3DOCT;3DSEP
+2244035;1;1;1;1;1;3;1;3;1;2;2
--- a/classificacao_veranicos.py
+++ b/classificacao_veranicos.py
@@ -28,6 +28,19 @@ def processar_Classificao_Veranicos():

 from datetime import datetime

+def classificar_aplitude(valor: int) -> int:
+    if 0 <= valor <= 3:
+        return 0
+    elif 4 <= valor <= 10:
+        return 1
+    elif 11 <= valor <= 20:
+        return 2
+    elif 21 <= valor <= 31:
+        return 3
+    else:  # 32 ou mais
+        return 4
+    
+
 def diferenca_dias(data1, data2):
    formato = "%Y-%m-%d"

@@ -79,15 +92,18 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
            filtro = filtro.copy()  # Para evitar avisos do Pandas  
            filtro['dias_chuva'] = 0
            filtro['dias_decendio'] = 0
+            filtro['amplitude'] =classificar_aplitude(dia)
+            



-            diferenca=diferenca_dias(data_inicio, data_fim)
+
+            diferenca=diferenca_dias(data_inicio, data_fim)+1


            quantidade_veranicos = len(filtro)  # Conta o número de linhas
            print(index,"- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -")
-            print ('estacao: ',selecao_estacao , 'data_inicio' , '--- ', data_fim ,' Qtd Dias: ', diferenca)
+            print ('estacao: ',selecao_estacao , ' Qtd Dias: ', diferenca)
            if quantidade_veranicos <=0:
                print(f"Tem algum problema registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
            elif quantidade_veranicos <= 1:
@@ -95,7 +111,10 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
                filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(data_inicio, data_fim)+1
                filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[0]['INICIO'], filtro.iloc[0]['FINAL'])+1
                
-           
+                filtro["diferenca"] = abs(filtro["dias_chuva"] - filtro["dias_decendio"])
+                df_sorted = filtro.sort_values(by="diferenca")                
+                filtro = df_sorted.iloc[:1]
+
                
            elif quantidade_veranicos <= 2:
                print(f"Tem mais de 2 registros ({quantidade_veranicos} linhas).")
@@ -103,7 +122,10 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
                filtro.loc[filtro.index[1], 'dias_chuva'] = diferenca_dias(filtro.iloc[1]['INICIO'], data_fim)+1
                filtro.loc[filtro.index[0], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[0]['INICIO'], filtro.iloc[0]['FINAL'])+1
                filtro.loc[filtro.index[1], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[1]['INICIO'], filtro.iloc[1]['FINAL'])+1
-
+                
+                filtro["diferenca"] = abs(filtro["dias_chuva"] - filtro["dias_decendio"])
+                df_sorted = filtro.sort_values(by="diferenca")                
+                filtro = df_sorted.iloc[:1]
           
              

@@ -117,6 +139,27 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
                filtro.loc[filtro.index[2], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[2]['INICIO'], filtro.iloc[2]['FINAL'])+1                


+                filtro["diferenca"] = abs(filtro["dias_chuva"] - filtro["dias_decendio"])
+                df_sorted = filtro.sort_values(by="diferenca")                
+                filtro = df_sorted.iloc[:2]
+                
+                #print(df_sorted)
+  
+                #linha_menor_diferenca = df_sorted.iloc[0]
+                #linha_menor_diferenca2 = df_sorted.iloc[1]
+
+                # Pegando apenas as duas primeiras linhas do df_sorted
+              
+
+
+
+                # Exibindo resultado
+                #print(linha_menor_diferenca)
+                #print(linha_menor_diferenca2)
+
+
+
+
            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'])
@@ -128,6 +171,10 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
                filtro.loc[filtro.index[1], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[1]['INICIO'], filtro.iloc[1]['FINAL'])+1                
                filtro.loc[filtro.index[2], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[2]['INICIO'], filtro.iloc[2]['FINAL'])+1               
                filtro.loc[filtro.index[3], 'dias_decendio']  =diferenca_dias(filtro.iloc[3]['INICIO'], filtro.iloc[3]['FINAL'])+1               
+                
+                filtro["diferenca"] = abs(filtro["dias_chuva"] - filtro["dias_decendio"])
+                df_sorted = filtro.sort_values(by="diferenca")                
+                filtro = df_sorted.iloc[:3]                

            print(filtro)
            dados = []
@@ -136,7 +183,8 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
                dados.append({
                    'CODIGO': selecao_estacao['CODIGO'],
                    'DECENDIO': row['DECENDIO'],
-                    'AMPLITUDE': row['dias_chuva']
+                    'AMPLITUDE': row['amplitude'],
+                    'ANO': pd.to_datetime(row['INICIO']).year, 
                })
            print('************************************************************')
            
@@ -154,18 +202,18 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):


 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)
-

+    origem = '42veranicosclassificacao' 
+    files = listar_csvs(origem)
+   
+    for file in files:
+        print(f"Encontrada pasta: ./{origem}/{file}")
+        df = pd.read_csv("./42veranicosclassificacao/"+file, sep=";")
+        df_pivot = df.pivot(index="CODIGO", columns="DECENDIO", values="AMPLITUDE")

+    
+        df_pivot.reset_index(inplace=True)
+        df_pivot.to_csv("./43descendiofinal/final"+file, sep=";", encoding="utf-8", index=False)