sabado
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carregar.py
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carregar.py
@@ -38,7 +38,7 @@ def carregar_arquivo():
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# Chamar a função
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diretorio = f"./data/{pasta}/dados"
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print(diretorio)
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output_csv = f"./dados_{pasta}.csv"
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output_csv = f"./00{pasta}_dados.csv"
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processar_arquivos_txt(diretorio, output_csv)
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@@ -97,12 +97,19 @@ def processar_arquivos_xls2(output_csv):
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df['3p'] = ''
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df['4p'] = ''
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df['5p'] = ''
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df['6p'] = ''
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df['7p'] = ''
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df['1c'] = ''
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df['2c'] = ''
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df['3c'] = ''
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df['4c'] = ''
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df['5c'] = ''
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df['6c'] = ''
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df['7c'] = ''
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df['LATITUDE'] = pd.to_numeric(df['LATITUDE'], errors='coerce')
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@@ -113,20 +120,26 @@ def processar_arquivos_xls2(output_csv):
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lat1, lon1 = row['LATITUDE'], row['LONGITUDE']
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distancias = df.apply(lambda x: calcular_distancia(lat1, lon1, x['LATITUDE'], x['LONGITUDE']), axis=1)
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distancias[i] = np.inf # Excluir a própria estação
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proximas = distancias.nsmallest(5).index # Pegar os índices das três menores distâncias************
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proximas = distancias.nsmallest(7).index # Pegar os índices das três menores distâncias************
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df.at[i, '1p'] = df.at[proximas[0], 'NOME']
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df.at[i, '2p'] = df.at[proximas[1], 'NOME']
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df.at[i, '3p'] = df.at[proximas[2], 'NOME']
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df.at[i, '4p'] = df.at[proximas[3], 'NOME']
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df.at[i, '5p'] = df.at[proximas[4], 'NOME']
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df.at[i, '5p'] = df.at[proximas[4], 'NOME']
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df.at[i, '6p'] = df.at[proximas[5], 'NOME']
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df.at[i, '7p'] = df.at[proximas[6], 'NOME']
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df.at[i, '1c'] = df.at[proximas[0], 'CODIGO']
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df.at[i, '2c'] = df.at[proximas[1], 'CODIGO']
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df.at[i, '3c'] = df.at[proximas[2], 'CODIGO']
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df.at[i, '4c'] = df.at[proximas[3], 'CODIGO']
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df.at[i, '5c'] = df.at[proximas[4], 'CODIGO']
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df.at[i, '6c'] = df.at[proximas[5], 'CODIGO']
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df.at[i, '7c'] = df.at[proximas[6], 'CODIGO']
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df.to_csv(output_csv, sep=";", encoding='utf-8', decimal=',', index=False)
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