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