dbt: br_inep_censo_escolar.turma

models/br_inep_censo_escolar/br_inep_censo_escolar__turma.sql

@@ -0,0 +1,92 @@
+{{
+    config(
+        alias="turma",
+        schema="br_inep_censo_escolar",
+        partition_by={
+            "field": "ano",
+            "data_type": "int64",
+            "range": {"start": 2009, "end": 2023, "interval": 1},
+        },
+        cluster_by="sigla_uf",
+    )
+}}
+select
+    safe_cast(ano as int64) ano,
+    safe_cast(sigla_uf as string) sigla_uf,
+    safe_cast(id_municipio as string) id_municipio,
+    safe_cast(rede as string) rede,
+    safe_cast(id_escola as string) id_escola,
+    safe_cast(id_turma as string) id_turma,
+    safe_cast(etapa_ensino as string) etapa_ensino,
+    safe_cast(tipo_turma as string) tipo_turma,
+    safe_cast(hora_inicial as int64) hora_inicial,
+    safe_cast(minuto_inicial as int64) minuto_inicial,
+    safe_cast(dia_semana_domingo as int64) dia_semana_domingo,
+    safe_cast(dia_semana_segunda as int64) dia_semana_segunda,
+    safe_cast(dia_semana_terca as int64) dia_semana_terca,
+    safe_cast(dia_semana_quarta as int64) dia_semana_quarta,
+    safe_cast(dia_semana_quinta as int64) dia_semana_quinta,
+    safe_cast(dia_semana_sexta as int64) dia_semana_sexta,
+    safe_cast(dia_semana_sabado as int64) dia_semana_sabado,
+    safe_cast(numero_dias_atividade as int64) numero_dias_atividade,
+    safe_cast(numero_duracao_turma as int64) numero_duracao_turma,
+    safe_cast(tipo_atividade_1 as int64) tipo_atividade_1,
+    safe_cast(tipo_atividade_2 as int64) tipo_atividade_2,
+    safe_cast(tipo_atividade_3 as int64) tipo_atividade_3,
+    safe_cast(tipo_atividade_4 as int64) tipo_atividade_4,
+    safe_cast(tipo_atividade_5 as int64) tipo_atividade_5,
+    safe_cast(tipo_atividade_6 as int64) tipo_atividade_6,
+    safe_cast(id_curso_educacao_profissional as string) id_curso_educacao_profissional,
+    safe_cast(quantidade_matriculas as int64) quantidade_matriculas,
+    safe_cast(disciplina_lingua_portuguesa as int64) disciplina_lingua_portuguesa,
+    safe_cast(disciplina_educacao_fisica as int64) disciplina_educacao_fisica,
+    safe_cast(disciplina_artes as int64) disciplina_artes,
+    safe_cast(disciplina_lingua_ingles as int64) disciplina_lingua_ingles,
+    safe_cast(disciplina_lingua_espanhol as int64) disciplina_lingua_espanhol,
+    safe_cast(disciplina_lingua_frances as int64) disciplina_lingua_frances,
+    safe_cast(disciplina_lingua_outra as int64) disciplina_lingua_outra,
+    safe_cast(disciplina_libras as int64) disciplina_libras,
+    safe_cast(disciplina_lingua_indigena as int64) disciplina_lingua_indigena,
+    safe_cast(disciplina_matematica as int64) disciplina_matematica,
+    safe_cast(disciplina_ciencias as int64) disciplina_ciencias,
+    safe_cast(disciplina_fisica as int64) disciplina_fisica,
+    safe_cast(disciplina_quimica as int64) disciplina_quimica,
+    safe_cast(disciplina_biologia as int64) disciplina_biologia,
+    safe_cast(disciplina_historia as int64) disciplina_historia,
+    safe_cast(disciplina_geografia as int64) disciplina_geografia,
+    safe_cast(disciplina_sociologia as int64) disciplina_sociologia,
+    safe_cast(disciplina_filosofia as int64) disciplina_filosofia,
+    safe_cast(disciplina_estudos_sociais as int64) disciplina_estudos_sociais,
+    safe_cast(disciplina_informatica_comp as int64) disciplina_informatica_comp,
+    safe_cast(disciplina_ensino_religioso as int64) disciplina_ensino_religioso,
+    safe_cast(disciplina_profissionalizante as int64) disciplina_profissionalizante,
+    safe_cast(disciplina_pedagogicas as int64) disciplina_pedagogicas,
+    safe_cast(disciplina_outras as int64) disciplina_outras,
+    safe_cast(tipo_localizacao as string) tipo_localizacao,
+    safe_cast(tipo_categoria_escola_privada as string) tipo_categoria_escola_privada,
+    safe_cast(conveniada_poder_publico as int64) conveniada_poder_publico,
+    safe_cast(tipo_convenio_poder_publico as string) tipo_convenio_poder_publico,
+    safe_cast(mantenedora_privada_emp as int64) mantenedora_privada_emp,
+    safe_cast(mantenedora_privada_ong as int64) mantenedora_privada_ong,
+    safe_cast(mantenedora_privada_sind as int64) mantenedora_privada_sind,
+    safe_cast(mantenedora_privada_sist_s as int64) mantenedora_privada_sist_s,
+    safe_cast(mantenedora_privada_s_fins as int64) mantenedora_privada_s_fins,
+    safe_cast(tipo_regulamentacao as string) tipo_regulamentacao,
+    safe_cast(tipo_localizacao_diferenciada as string) tipo_localizacao_diferenciada,
+    safe_cast(educacao_indigena as int64) educacao_indigena,
+    safe_cast(braille as int64) braille,
+    safe_cast(recursos_baixa_visao as int64) recursos_baixa_visao,
+    safe_cast(processos_mentais as int64) processos_mentais,
+    safe_cast(orientacao_mobilidade as int64) orientacao_mobilidade,
+    safe_cast(sinais as int64) sinais,
+    safe_cast(comunicacao_alt_aument as int64) comunicacao_alt_aument,
+    safe_cast(enriquecimento_curricular as int64) enriquecimento_curricular,
+    safe_cast(soroban as int64) soroban,
+    safe_cast(informatica_acessivel as int64) informatica_acessivel,
+    safe_cast(port_escrita as int64) port_escrita,
+    safe_cast(autonomia_escolar as int64) autonomia_escolar,
+    safe_cast(
+        disciplina_atendimento_especiais as int64
+    ) disciplina_atendimento_especiais,
+    safe_cast(disciplina_diver_socio_cultural as int64) disciplina_diver_socio_cultural,
+from `basedosdados-dev.br_inep_censo_escolar_staging.turma` as t

models/br_inep_censo_escolar/code/main.py

@@ -0,0 +1,111 @@
+import os
+import io
+import requests
+import basedosdados as bd
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+INPUT = os.path.join(os.getcwd(), "input")
+OUTPUT = os.path.join(os.getcwd(), "output")
+
+os.makedirs(INPUT, exist_ok=True)
+os.makedirs(OUTPUT, exist_ok=True)
+
+st = bd.Storage(dataset_id="br_inep_censo_escolar", table_id="turma")
+
+blobs = list(st.bucket.list_blobs(prefix=f"raw/br_inep_censo_escolar/turma/"))
+
+for blob in blobs:
+    filename = blob.name.split("/")[-1]
+    if filename.endswith(".CSV"):
+        blob.download_to_filename(filename=os.path.join(INPUT, filename))
+
+
+dfs = {
+    str(year): pd.read_csv(os.path.join(INPUT, f"TURMAS_{year}.CSV"), sep=";")
+    for year in range(2021, 2023 + 1)
+}
+
+
+arch = pd.read_csv(
+    io.StringIO(
+        requests.get(
+            "https://docs.google.com/spreadsheets/d/1qRf25hLSPYX-bSSyffk0DJP_C_mpCHngDY2x_kIohVo/export?format=csv",
+            timeout=10,
+        ).content.decode("utf-8")
+    ),
+    dtype=str,
+    na_values="",
+)
+
+renames = {
+    i["original_name_2020"]: i["name"]
+    for i in arch.loc[
+        (arch["name"] != "(deletado)") & (arch["original_name_2020"].notna()),
+    ][["original_name_2020", "name"]].to_dict("records")
+}
+
+arch_cols = arch.loc[
+    (arch["name"] != "(deletado)") & (arch["original_name_2020"].notna()),
+]["name"].to_list()
+
+
+dfs = {
+    year: df.rename(
+        columns={k: v for k, v in renames.items() if k in df.columns}, errors="raise"
+    )
+    for year, df in dfs.items()
+}
+
+dfs = {year: df[[i for i in arch_cols if i in df.columns]] for year, df in dfs.items()}
+
+df = pd.concat([i for _, i in dfs.items()])
+
+del dfs  # need memory
+
+all_cols = arch.loc[(arch["name"] != "(deletado)"),]["name"].to_list()
+
+cols_missing = list(set(all_cols) - set(df.columns))
+
+for i in arch.loc[arch["bigquery_type"] == "STRING"]["name"]:
+    if i in df.columns:
+        df[i] = df[i].astype("Int64").astype(str)
+
+for i in arch.loc[arch["bigquery_type"] == "INT64"]["name"]:
+    if i in df.columns:
+        df[i] = df[i].astype("Int64")
+
+for i in cols_missing:
+    df[i] = np.nan
+
+tb = bd.Table(dataset_id="br_inep_censo_escolar", table_id="turma")
+
+bq_cols = tb._get_columns_from_bq()
+
+partitions = [i["name"] for i in bq_cols["partition_columns"]]
+
+bd_dir = bd.read_sql(
+    "SELECT id_uf, sigla FROM `basedosdados.br_bd_diretorios_brasil.uf`",
+    billing_project_id="basedosdados-dev",
+)
+
+df["sigla_uf"].unique()  # type: ignore
+
+df["sigla_uf"] = df["sigla_uf"].replace(  # type: ignore
+    {i["id_uf"]: i["sigla"] for i in bd_dir.to_dict("records")}  # type: ignore
+)
+
+df["sigla_uf"].unique()  # type: ignore
+
+bq_storage_cols_order = [i["name"] for i in bq_cols["columns"]]
+
+for keys, df_split in df.groupby(partitions):
+    ano, sigla_uf = keys  # type: ignore
+    path = os.path.join(OUTPUT, f"ano={ano}", f"sigla_uf={sigla_uf}")
+    os.makedirs(path, exist_ok=True)
+    df_split.drop(columns=["ano", "sigla_uf"])[bq_storage_cols_order].to_csv(  # type: ignore
+        os.path.join(path, f"{ano}_{sigla_uf}.csv"), index=False
+    )
+
+
+tb.create(OUTPUT, if_table_exists="replace", if_storage_data_exists="replace")