Merge branch 'main' into fix_br_me_cnpj

models/br_inep_enem/br_inep_enem__dicionario.sql

@@ -1,4 +1,5 @@
 {{ config(alias="dicionario", schema="br_inep_enem") }}
+
 select
     safe_cast(id_tabela as string) id_tabela,
     safe_cast(nome_coluna as string) nome_coluna,

models/br_inep_enem/br_inep_enem__microdados.sql

@@ -5,7 +5,7 @@
         partition_by={
             "field": "ano",
             "data_type": "int64",
-            "range": {"start": 1998, "end": 2022, "interval": 1},
+            "range": {"start": 1998, "end": 2023, "interval": 1},
         },
         labels={"project_id": "basedosdados", "tema": "educacao"},
     )

models/br_inep_enem/br_inep_enem__questionario_socioeconomico_2023.sql

@@ -0,0 +1,30 @@
+{{ config(alias="questionario_socioeconomico_2023", schema="br_inep_enem") }}
+
+select
+    safe_cast(id_inscricao as string) id_inscricao,
+    safe_cast(q001 as string) q001,
+    safe_cast(q002 as string) q002,
+    safe_cast(q003 as string) q003,
+    safe_cast(q004 as string) q004,
+    safe_cast(q005 as string) q005,
+    safe_cast(q006 as string) q006,
+    safe_cast(q007 as string) q007,
+    safe_cast(q008 as string) q008,
+    safe_cast(q009 as string) q009,
+    safe_cast(q010 as string) q010,
+    safe_cast(q011 as string) q011,
+    safe_cast(q012 as string) q012,
+    safe_cast(q013 as string) q013,
+    safe_cast(q014 as string) q014,
+    safe_cast(q015 as string) q015,
+    safe_cast(q016 as string) q016,
+    safe_cast(q017 as string) q017,
+    safe_cast(q018 as string) q018,
+    safe_cast(q019 as string) q019,
+    safe_cast(q020 as string) q020,
+    safe_cast(q021 as string) q021,
+    safe_cast(q022 as string) q022,
+    safe_cast(q023 as string) q023,
+    safe_cast(q024 as string) q024,
+    safe_cast(q025 as string) q025
+from `basedosdados-staging.br_inep_enem_staging.questionario_socioeconomico_2023` as t

models/br_inep_enem/code/microdados.py

@@ -0,0 +1,308 @@
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import os
+from io import StringIO
+import requests
+import gc
+import warnings
+import re
+from datetime import datetime
+from os import getenv, walk
+from os.path import join
+from pathlib import Path
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union
+from uuid import uuid4
+import zipfile
+import basedosdados as bd
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+warnings.filterwarnings("ignore")
+
+
+def to_partitions(
+    data: pd.DataFrame,
+    partition_columns: List[str],
+    savepath: str,
+    file_type: str = "csv",
+):
+    """Save data in to hive patitions schema, given a dataframe and a list of partition columns.
+    Args:
+        data (pandas.core.frame.DataFrame): Dataframe to be partitioned.
+        partition_columns (list): List of columns to be used as partitions.
+        savepath (str, pathlib.PosixPath): folder path to save the partitions.
+        file_type (str): default to csv. Accepts parquet.
+    Exemple:
+        data = {
+            "ano": [2020, 2021, 2020, 2021, 2020, 2021, 2021,2025],
+            "mes": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 6,9],
+            "sigla_uf": ["SP", "SP", "RJ", "RJ", "PR", "PR", "PR","PR"],
+            "dado": ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g",'h'],
+        }
+        to_partitions(
+            data=pd.DataFrame(data),
+            partition_columns=['ano','mes','sigla_uf'],
+            savepath='partitions/',
+        )
+    """
+
+    if isinstance(data, (pd.core.frame.DataFrame)):
+        savepath = Path(savepath)
+        # create unique combinations between partition columns
+        unique_combinations = (
+            data[partition_columns]
+            # .astype(str)
+            .drop_duplicates(subset=partition_columns).to_dict(orient="records")
+        )
+
+        for filter_combination in unique_combinations:
+            patitions_values = [
+                f"{partition}={value}"
+                for partition, value in filter_combination.items()
+            ]
+
+            # get filtered data
+            df_filter = data.loc[
+                data[filter_combination.keys()]
+                .isin(filter_combination.values())
+                .all(axis=1),
+                :,
+            ]
+            df_filter = df_filter.drop(columns=partition_columns)
+
+            # create folder tree
+            filter_save_path = Path(savepath / "/".join(patitions_values))
+            filter_save_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+            if file_type == "csv":
+                # append data to csv
+                file_filter_save_path = Path(filter_save_path) / "data.csv"
+                df_filter.to_csv(
+                    file_filter_save_path,
+                    sep=",",
+                    encoding="utf-8",
+                    na_rep="",
+                    index=False,
+                    mode="a",
+                    header=not file_filter_save_path.exists(),
+                )
+            elif file_type == "parquet":
+                # append data to parquet
+                file_filter_save_path = Path(filter_save_path) / "data.parquet"
+                df_filter.to_parquet(
+                    file_filter_save_path, index=False, compression="gzip"
+                )
+    else:
+        raise BaseException("Data need to be a pandas DataFrame")
+
+
+valor = 0
+def read_csv_enem():
+    global valor
+    for df in pd.read_csv(
+        "/home/tricktx/dados/br_inep_enem/Microdados ENEM 2023/DADOS/MICRODADOS_ENEM_2023.csv",
+        sep=";",
+        encoding="latin1",
+        chunksize=100000):
+        valor = valor + 1
+        print(valor)
+        RENAME = {
+            "NU_INSCRICAO": "id_inscricao",
+            "NU_ANO": "ano",
+            "TP_FAIXA_ETARIA": "faixa_etaria",
+            "TP_SEXO": "sexo",
+            "TP_ESTADO_CIVIL": "estado_civil",
+            "TP_COR_RACA": "cor_raca",
+            "TP_NACIONALIDADE": "nacionalidade",
+            "TP_ST_CONCLUSAO": "situacao_conclusao",
+            "TP_ANO_CONCLUIU": "ano_conclusao",
+            "TP_ESCOLA": "tipo_escola",
+            "TP_ENSINO": "ensino",
+            "IN_TREINEIRO": "indicador_treineiro",
+            "CO_MUNICIPIO_ESC": "id_municipio_escola",
+            "SG_UF_ESC": "sigla_uf_escola",
+            "TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC": "dependencia_administrativa_escola",
+            "TP_LOCALIZACAO_ESC": "localizacao_escola",
+            "TP_SIT_FUNC_ESC": "situacao_funcionamento_escola",
+            "CO_MUNICIPIO_PROVA": "id_municipio_prova",
+            "SG_UF_PROVA": "sigla_uf_prova",
+            "TP_PRESENCA_CN": "presenca_ciencias_natureza",
+            "TP_PRESENCA_CH": "presenca_ciencias_humanas",
+            "TP_PRESENCA_LC": "presenca_linguagens_codigos",
+            "TP_PRESENCA_MT": "presenca_matematica",
+            "CO_PROVA_CN": "tipo_prova_ciencias_natureza",
+            "CO_PROVA_CH": "tipo_prova_ciencias_humanas",
+            "CO_PROVA_LC": "tipo_prova_linguagens_codigos",
+            "CO_PROVA_MT": "tipo_prova_matematica",
+            "NU_NOTA_CN": "nota_ciencias_natureza",
+            "NU_NOTA_CH": "nota_ciencias_humanas",
+            "NU_NOTA_LC": "nota_linguagens_codigos",
+            "NU_NOTA_MT": "nota_matematica",
+            "TX_RESPOSTAS_CN": "respostas_ciencias_natureza",
+            "TX_RESPOSTAS_CH": "respostas_ciencias_humanas",
+            "TX_RESPOSTAS_LC": "respostas_linguagens_codigos",
+            "TX_RESPOSTAS_MT": "respostas_matematica",
+            "TX_GABARITO_CN": "gabarito_ciencias_natureza",
+            "TX_GABARITO_CH": "gabarito_ciencias_humanas",
+            "TX_GABARITO_LC": "gabarito_linguagens_codigos",
+            "TX_GABARITO_MT": "gabarito_matematica",
+            "TP_LINGUA": "lingua_estrangeira",
+            "TP_STATUS_REDACAO": "presenca_redacao",
+            "NU_NOTA_COMP1": "nota_redacao_competencia_1",
+            "NU_NOTA_COMP2": "nota_redacao_competencia_2",
+            "NU_NOTA_COMP3": "nota_redacao_competencia_3",
+            "NU_NOTA_COMP4": "nota_redacao_competencia_4",
+            "NU_NOTA_COMP5": "nota_redacao_competencia_5",
+            "NU_NOTA_REDACAO": "nota_redacao",
+        }
+        df.rename(columns=RENAME, inplace=True)
+
+        lista = [
+            "id_inscricao",
+            "ano",
+            "faixa_etaria",
+            "sexo",
+            "id_municipio_residencia",
+            "sigla_uf_residencia",
+            "estado_civil",
+            "cor_raca",
+            "nacionalidade",
+            "situacao_conclusao",
+            "ano_conclusao",
+            "tipo_escola",
+            "ensino",
+            "indicador_treineiro",
+            "id_municipio_escola",
+            "sigla_uf_escola",
+            "dependencia_administrativa_escola",
+            "localizacao_escola",
+            "situacao_funcionamento_escola",
+            "indicador_certificado",
+            "nome_certificadora",
+            "sigla_uf_certificadora",
+            "id_municipio_prova",
+            "sigla_uf_prova",
+            "presenca_objetiva",
+            "tipo_prova_objetiva",
+            "nota_objetiva_competencia_1",
+            "nota_objetiva_competencia_2",
+            "nota_objetiva_competencia_3",
+            "nota_objetiva_competencia_4",
+            "nota_objetiva_competencia_5",
+            "nota_objetiva",
+            "respostas_objetiva",
+            "gabarito_objetiva",
+            "presenca_ciencias_natureza",
+            "presenca_ciencias_humanas",
+            "presenca_linguagens_codigos",
+            "presenca_matematica",
+            "tipo_prova_ciencias_natureza",
+            "tipo_prova_ciencias_humanas",
+            "tipo_prova_linguagens_codigos",
+            "tipo_prova_matematica",
+            "nota_ciencias_natureza",
+            "nota_ciencias_humanas",
+            "nota_linguagens_codigos",
+            "nota_matematica",
+            "respostas_ciencias_natureza",
+            "respostas_ciencias_humanas",
+            "respostas_linguagens_codigos",
+            "respostas_matematica",
+            "gabarito_ciencias_natureza",
+            "gabarito_ciencias_humanas",
+            "gabarito_linguagens_codigos",
+            "gabarito_matematica",
+            "lingua_estrangeira",
+            "presenca_redacao",
+            "nota_redacao_competencia_1",
+            "nota_redacao_competencia_2",
+            "nota_redacao_competencia_3",
+            "nota_redacao_competencia_4",
+            "nota_redacao_competencia_5",
+            "nota_redacao",
+            "indicador_questionario_socioeconomico",
+        ]
+        for col in lista:
+            if col not in df_lista.columns:
+                df_lista[col] = str(np.nan)
+
+        for x in df_lista.columns:
+            df_lista[x] = df_lista[x].apply(
+                lambda x: str(x).replace(".0", "").replace("nan", "")
+            )
+
+        df_lista = df_lista[
+            [
+                "ano",
+                "id_inscricao",
+                "faixa_etaria",
+                "sexo",
+                "id_municipio_residencia",
+                "sigla_uf_residencia",
+                "estado_civil",
+                "cor_raca",
+                "nacionalidade",
+                "situacao_conclusao",
+                "ano_conclusao",
+                "tipo_escola",
+                "ensino",
+                "indicador_treineiro",
+                "id_municipio_escola",
+                "sigla_uf_escola",
+                "dependencia_administrativa_escola",
+                "localizacao_escola",
+                "situacao_funcionamento_escola",
+                "indicador_certificado",
+                "nome_certificadora",
+                "sigla_uf_certificadora",
+                "id_municipio_prova",
+                "sigla_uf_prova",
+                "presenca_objetiva",
+                "tipo_prova_objetiva",
+                "nota_objetiva_competencia_1",
+                "nota_objetiva_competencia_2",
+                "nota_objetiva_competencia_3",
+                "nota_objetiva_competencia_4",
+                "nota_objetiva_competencia_5",
+                "nota_objetiva",
+                "respostas_objetiva",
+                "gabarito_objetiva",
+                "presenca_ciencias_natureza",
+                "presenca_ciencias_humanas",
+                "presenca_linguagens_codigos",
+                "presenca_matematica",
+                "tipo_prova_ciencias_natureza",
+                "tipo_prova_ciencias_humanas",
+                "tipo_prova_linguagens_codigos",
+                "tipo_prova_matematica",
+                "nota_ciencias_natureza",
+                "nota_ciencias_humanas",
+                "nota_linguagens_codigos",
+                "nota_matematica",
+                "respostas_ciencias_natureza",
+                "respostas_ciencias_humanas",
+                "respostas_linguagens_codigos",
+                "respostas_matematica",
+                "gabarito_ciencias_natureza",
+                "gabarito_ciencias_humanas",
+                "gabarito_linguagens_codigos",
+                "gabarito_matematica",
+                "lingua_estrangeira",
+                "presenca_redacao",
+                "nota_redacao_competencia_1",
+                "nota_redacao_competencia_2",
+                "nota_redacao_competencia_3",
+                "nota_redacao_competencia_4",
+                "nota_redacao_competencia_5",
+                "nota_redacao",
+                "indicador_questionario_socioeconomico",
+            ]
+        ]
+
+        to_partitions(
+            data=df_lista,
+            partition_columns=["ano"],
+            savepath="/home/tricktx/dados/br_inep_enem/main/",
+            file_type="csv")
+
+read_csv_enem()