final

carregar.py

@@ -55,6 +55,9 @@ def listar_pastas(diretorio):
 
 def carregar_arquivoxls_mais_proxima():
     print("Carregando arquivo...")
+    print("TEM QUE ABRIR O ARQUIVOB E VERIFICAS AS COORDENADAS...")
+
+
     diretorio = 'data'  # nome da pasta principal
 
     destino= "11estacaoproxima"
@@ -81,7 +84,7 @@ def calcular_distancia(lat1, lon1, lat2, lon2):
 
 def processar_arquivos_xls(arquivo, output_csv):
 
-    db = pd.read_excel(arquivo, decimal='.')
+    db = pd.read_excel(arquivo, decimal='.') #LENDO PONTO
 
 
     db.columns = db.columns.str.strip()
@@ -98,11 +101,11 @@ def processar_arquivos_xls(arquivo, output_csv):
         print("Uma ou mais colunas esperadas não estão presentes no DataFrame.")
 
 
-    df.to_csv(output_csv, sep=";", encoding='utf-8', decimal=',', index=False)        
+    df.to_csv(output_csv, sep=";", encoding='utf-8', decimal='.', index=False)        
 
 
 def processar_arquivos_xls2(output_csv):
-    df = pd.read_csv(output_csv, encoding='utf-8', sep=';', decimal=',')
+    df = pd.read_csv(output_csv, encoding='utf-8', sep=';', decimal='.')
     df['1p'] = ''
     df['2p'] = ''
     df['3p'] = ''

iniciochuvosa.py

@@ -57,19 +57,24 @@ def estacaochuvosa(dados, output_csv):
 
 
     try:
-        dados['VALOR'] = dados['VALOR'].astype(str)  # Garantir que todos os valores são strings
-        
-        # Substituir vírgulas por pontos
-        dados['VALOR'] = dados['VALOR'].str.replace(',', '.', regex=False)
-        
-        # Converter a coluna 'VALOR' para float
-        dados['VALOR'] = pd.to_numeric(dados['VALOR'], errors='coerce')
-        
+        # Garantir que os valores numéricos estão corretos antes de processar
+        dados_df['VALOR'] = dados_df['VALOR'].astype(str).str.replace(',', '.')
+
+        # Verificar se alguma linha ainda tem valores inválidos antes da conversão
+        for index, valor in dados_df['VALOR'].items():
+            try:
+                dados_df.at[index, 'VALOR'] = float(valor)
+            except ValueError:
+                print(f"Erro ao converter 'VALOR' na linha {index + 2}: '{valor}'")  # +2 pois index começa em 0 e CSV tem cabeçalho
+
+        # Converter a coluna inteira para float após a verificação
+        dados_df['VALOR'] = dados_df['VALOR'].astype(float)
+
         # Tratar valores NaN substituindo por 0
-        dados['VALOR'] = dados['VALOR'].fillna(0)
-        
+        dados_df['VALOR'] = dados_df['VALOR'].fillna(0)
+
     except Exception as e:
-        print(f"Erro ao converter a coluna 'VALOR': {e}")
+        print(f"Erro geral ao converter a coluna 'VALOR': {e}")
 
   
 
@@ -113,7 +118,7 @@ def estacaochuvosa(dados, output_csv):
             for index, row in df_inciochuva.iterrows():
               #  print(index, '  ', row)
 
-                leitura_chuva = row['VALOR']#float(row['VALOR'].replace(',', '.'))
+                leitura_chuva =  float(row['VALOR'])#float(row['VALOR'].replace(',', '.'))
         
                 if leitura_chuva>=0:
                     somador_ml= somador_ml+leitura_chuva

proc1/51planilha/.~lock.2143022.ods#

@@ -0,0 +1 @@
+,felipe,pop-os,22.03.2025 15:50,file:///home/felipe/.config/libreoffice/4;

processar.py

@@ -12,7 +12,7 @@ def listar_pastas(diretorio):
 def completar_com_valores_menos_um(dados, estacao, output):
 
 
-    dados_df =  pd.read_csv(dados,  sep=';', decimal=',', parse_dates=['DATA'], dayfirst=True)
+    dados_df =  pd.read_csv(dados,  sep=';', decimal='.', parse_dates=['DATA'], dayfirst=True)
     start_date = '1980-01-01'
     end_date = '2024-12-31'
 
@@ -21,7 +21,7 @@ def completar_com_valores_menos_um(dados, estacao, output):
     dados_df=filtered_df
 
     dados_df.head(2)
-    estacao_df =  pd.read_csv(estacao, encoding='utf-8', sep=';', decimal=',')
+    estacao_df =  pd.read_csv(estacao, encoding='utf-8', sep=';', decimal='.')
     estacao_df.head(2)
 
 
@@ -47,8 +47,17 @@ def completar_com_valores_menos_um(dados, estacao, output):
         # Iterar sobre AtualizaDados para atualizar os valores
         for index, row in AtualizaDados.iterrows():
             print(f"\rProcessando linha {index+1}/{total}", end='')
-            valor = row['VALOR']
+
+            valor_str = row['VALOR'].replace(',', '.')  # Substitui vírgula por ponto
+            try:
+                valor = float(valor_str)  # Converte para número
+            except ValueError:
+                print(f"Erro ao converter o valor: {row['VALOR']}")
+                valor = -1  # Define um valor padrão ou trata o erro de outra forma
+
             data = row['DATA']
+
+
             if valor <= -1:
 
                 log_file.write(f"Código: {row['CODIGO']}, Data: {row['DATA']}, Valor: {valor}\n")
@@ -64,18 +73,22 @@ def completar_com_valores_menos_um(dados, estacao, output):
                     
                     log_file.write(f"{i}codigo: {codigo_proximo} Valor: {valor_proximo}\n")
                     
-                    # Verificar se o valor encontrado não é menor ou igual a -1
-                    if len(valor_proximo) > 0 and valor_proximo[0] > -1:
-                        AtualizaDados.loc[index, 'VALOR'] = valor_proximo[0]
-                        ultimo_codigo_achado = codigo_proximo
-                        ultimo_valor_atualizado = valor_proximo[0]                        
+                    if len(valor_proximo) > 0:
+                        try:
+                            valor_num = float(valor_proximo[0].replace(',', '.'))  # Converte para número
+                            if valor_num > -1:
+                                AtualizaDados.loc[index, 'VALOR'] = valor_num
+                                ultimo_codigo_achado = codigo_proximo
+                                ultimo_valor_atualizado = valor_num
 
-                        log_file.write(f"Valor atual {row['VALOR']} - Valor atualizado para: {valor_proximo[0]}\n")
-                        
-                        break  # Parar o loop se encontrar um valor válido
-                    else:
-                        log_file.write(f"****Não achou o valor  \n")
-                        somente_valores_menores_ou_igual_a_menos_um = True
+                                log_file.write(f"Valor atual {row['VALOR']} - Valor atualizado para: {valor_num}\n")
+                                break  # Parar o loop se encontrar um valor válido
+                        except ValueError:
+                            log_file.write(f"****Erro ao converter valor_proximo: {valor_proximo[0]}\n")
+
+                    # Caso não encontre um valor válido
+                    log_file.write(f"****Não achou o valor  \n")
+                    somente_valores_menores_ou_igual_a_menos_um = True
 
                 log_info.append({
                     'CODIGO': row['CODIGO'],