[dbt]: br_inep_ideb.{uf,brasil}

models/br_inep_ideb/br_inep_ideb__brasil.sql

@@ -1,5 +1,6 @@
 {{ config(alias="brasil", schema="br_inep_ideb", materialized="table") }}
 
+
 select
     safe_cast(ano as int64) ano,
     safe_cast(if(rede = "pública", "publica", rede) as string) rede,

models/br_inep_ideb/br_inep_ideb__uf.sql

@@ -1,5 +1,6 @@
 {{ config(alias="uf", schema="br_inep_ideb", materialized="table") }}
 
+
 select
     safe_cast(ano as int64) ano,
     safe_cast(sigla_uf as string) sigla_uf,

models/br_inep_ideb/code/ideb_2023.py

@@ -0,0 +1,274 @@
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import os
+import zipfile
+import basedosdados as bd
+
+ROOT = os.path.join("models", "br_inep_ideb")
+INPUT = os.path.join(ROOT, "input")
+TMP = os.path.join(ROOT, "tmp")
+OUTPUT = os.path.join(ROOT, "output")
+
+os.makedirs(INPUT, exist_ok=True)
+os.makedirs(TMP, exist_ok=True)
+os.makedirs(OUTPUT, exist_ok=True)
+
+URLS = {
+    "brasil": "https://download.inep.gov.br/ideb/resultados/divulgacao_brasil_ideb_2023.zip",
+    "regioes_estados": "https://download.inep.gov.br/ideb/resultados/divulgacao_regioes_ufs_ideb_2023.zip",
+    # "municipio_anos_iniciais": "https://download.inep.gov.br/educacao_basica/portal_ideb/planilhas_para_download/2021/divulgacao_anos_iniciais_municipios_2021.zip",
+    # "municipio_anos_finais": "https://download.inep.gov.br/educacao_basica/portal_ideb/planilhas_para_download/2021/divulgacao_anos_finais_municipios_2021.zip",
+    # "municipio_em": "https://download.inep.gov.br/educacao_basica/portal_ideb/planilhas_para_download/2021/divulgacao_ensino_medio_municipios_2021.zip",
+    # "escola_anos_iniciais": "https://download.inep.gov.br/educacao_basica/portal_ideb/planilhas_para_download/2021/divulgacao_anos_iniciais_escolas_2021.zip",
+    # "escola_anos_finais": "https://download.inep.gov.br/educacao_basica/portal_ideb/planilhas_para_download/2021/divulgacao_anos_finais_escolas_2021.zip",
+    # "escola_em": "https://download.inep.gov.br/educacao_basica/portal_ideb/planilhas_para_download/2021/divulgacao_ensino_medio_escolas_2021.zip",
+}
+
+for _, url in URLS.items():
+    os.system(f"cd {INPUT}; curl -O -k {url}")
+
+
+for key, url in URLS.items():
+    file = url.split("/")[-1]
+    file_path = os.path.join(INPUT, file)
+    output_dir = os.path.join(TMP, key)
+
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+
+    with zipfile.ZipFile(file_path, "r") as zip_ref:
+        zip_ref.extractall(output_dir)
+
+XLSX_BR = os.path.join(
+    TMP, "brasil", "divulgacao_brasil_ideb_2023", "divulgacao_brasil_ideb_2023.xlsx"
+)
+
+sheet_names_br: list[str] = pd.ExcelFile(XLSX_BR).sheet_names
+
+COMMON_RENAMES = {
+    "rede": "rede",
+    "VL_NOTA_MATEMATICA_2023": "nota_saeb_matematica",
+    "VL_NOTA_PORTUGUES_2023": "nota_saeb_lingua_portuguesa",
+    "VL_NOTA_MEDIA_2023": "nota_saeb_media_padronizada",
+    "VL_INDICADOR_REND_2023": "indicador_rendimento",
+    "VL_APROVACAO_2023_SI_4": "taxa_aprovacao",
+    "VL_OBSERVADO_2023": "ideb",
+}
+
+df_brasil = pd.concat(
+    [
+        pd.read_excel(XLSX_BR, sheet_name=sheet_name, skiprows=9)[
+            list(COMMON_RENAMES.keys())
+        ]
+        .rename(columns=COMMON_RENAMES, errors="raise")  # type: ignore
+        .assign(anos_escolares=sheet_name)
+        for sheet_name in sheet_names_br
+    ]
+)
+
+df_brasil = df_brasil.pipe(lambda d: d.loc[d["rede"].notna()]).assign(ano=2023)
+
+df_brasil["rede"].unique()
+
+df_brasil["rede"] = (
+    df_brasil["rede"]
+    .str.lower()
+    .replace({"privada (1)": "privada", "pública": "publica"})
+)
+
+df_brasil["anos_escolares"] = df_brasil["anos_escolares"].replace(
+    {
+        "Brasil (Anos Iniciais)": "iniciais (1-5)",
+        "Brasil (Anos Finais)": "finais (6-9)",
+        "Brasil (EM)": "todos (1-4)",
+    }
+)
+
+df_brasil["projecao"] = np.nan
+
+df_brasil["ensino"] = df_brasil["anos_escolares"].apply(
+    lambda v: "medio" if v == "todos (1-4)" else "fundamental"
+)
+
+df_brasil_upstream = bd.read_sql(
+    "select * from `basedosdados.br_inep_ideb.brasil`",
+    billing_project_id="basedosdados-dev",
+)
+
+tb_brasil = bd.Table(dataset_id="br_inep_ideb", table_id="brasil")
+
+tb_brasil_cols_from_bq = tb_brasil._get_columns_from_bq()
+
+assert len(tb_brasil_cols_from_bq["partition_columns"]) == 0
+
+tb_brasil_order_cols: list[str] = [i["name"] for i in tb_brasil_cols_from_bq["columns"]]
+
+
+df_brasil_updated = pd.concat([df_brasil[tb_brasil_order_cols], df_brasil_upstream])  # type: ignore
+
+OUTPUT_BR = os.path.join(OUTPUT, "brasil.csv")
+
+df_brasil_updated.to_csv(OUTPUT_BR, index=False)
+
+tb_brasil.create(OUTPUT_BR, if_table_exists="replace", if_storage_data_exists="replace")
+
+# Regioes, UFs
+
+XLSX_REGIOES_UFS = os.path.join(
+    TMP,
+    "regioes_estados",
+    "divulgacao_regioes_ufs_ideb_2023",
+    "divulgacao_regioes_ufs_ideb_2023.xlsx",
+)
+
+sheet_names_regioes_ufs: list[str] = pd.ExcelFile(XLSX_REGIOES_UFS).sheet_names
+
+
+df_regioes_ufs_latest = pd.concat(
+    [
+        pd.read_excel(XLSX_REGIOES_UFS, sheet_name=sheet_name, skiprows=9)[
+            [
+                *["Unnamed: 0", "Unnamed: 1"],
+                *[i for i in COMMON_RENAMES.keys() if i != "rede"],
+            ]
+        ]  # type: ignore
+        .rename(columns={"Unnamed: 0": "uf_regiao", "Unnamed: 1": "rede"})
+        .rename(columns=COMMON_RENAMES, errors="raise")
+        .assign(anos_escolares=sheet_name)
+        for sheet_name in sheet_names_regioes_ufs
+    ]
+)
+
+df_regioes_ufs_latest = df_regioes_ufs_latest.pipe(
+    lambda d: d.loc[d["rede"].notna()]
+).assign(ano=2023)
+
+df_regioes_ufs_latest["rede"].unique()
+
+df_regioes_ufs_latest["rede"] = (
+    df_regioes_ufs_latest["rede"]
+    .str.lower()
+    .replace(
+        {
+            "privada (1)": "privada",
+            "privada (2)": "privada",
+            "total (3)(4)": "total",
+            "total (4)": "total",
+            "pública": "publica",
+            "pública (4)": "publica",
+        }
+    )
+)
+
+df_regioes_ufs_latest["anos_escolares"].unique()
+
+df_regioes_ufs_latest["anos_escolares"] = df_regioes_ufs_latest[
+    "anos_escolares"
+].replace(
+    {
+        "UF e Regiões (AI)": "iniciais (1-5)",
+        "UF e Regiões (AF)": "finais (6-9)",
+        "UF e Regiões (EM)": "todos (1-4)",
+    }
+)
+
+df_regioes_ufs_latest["projecao"] = np.nan
+
+df_regioes_ufs_latest["ensino"] = df_regioes_ufs_latest["anos_escolares"].apply(
+    lambda v: "medio" if v == "todos (1-4)" else "fundamental"
+)
+
+df_regioes_ufs_latest["uf_regiao"].unique()
+
+SIGLA_UFS_REPLACES = {
+    "R. G. do Norte": "Rio Grande do Norte",
+    "R. G. do Sul": "Rio Grande do Sul",
+    "M. G. do Sul": "Mato Grosso do Sul",
+}
+
+df_regioes_ufs_latest["uf_regiao"] = df_regioes_ufs_latest["uf_regiao"].replace(
+    SIGLA_UFS_REPLACES
+)
+
+br_dirs = bd.read_sql(
+    "SELECT * from `basedosdados.br_bd_diretorios_brasil.uf`",
+    billing_project_id="basedosdados-dev",
+)
+
+assert isinstance(br_dirs, pd.DataFrame)
+
+## Região
+
+df_regioes_latest = df_regioes_ufs_latest.loc[
+    df_regioes_ufs_latest["uf_regiao"].isin(br_dirs["regiao"].unique().tolist())
+]
+
+assert len(df_regioes_latest["uf_regiao"].unique()) == 5
+
+df_regioes_latest = df_regioes_latest.rename(
+    columns={"uf_regiao": "regiao"}, errors="raise"
+)
+
+tb_regiao = bd.Table(dataset_id="br_inep_ideb", table_id="regiao")
+
+tb_regiao_cols_from_bq = tb_regiao._get_columns_from_bq()
+
+assert len(tb_regiao_cols_from_bq["partition_columns"]) == 0
+
+tb_regiao_order_cols: list[str] = [i["name"] for i in tb_regiao_cols_from_bq["columns"]]
+
+df_regiao_upstream = bd.read_sql(
+    "select * from `basedosdados.br_inep_ideb.regiao`",
+    billing_project_id="basedosdados-dev",
+)
+
+df_regiao_updated = pd.concat(
+    [df_regioes_latest[tb_regiao_order_cols], df_regiao_upstream]  # type: ignore
+)
+
+OUTPUT_REGIAO = os.path.join(OUTPUT, "regiao.csv")
+
+df_regiao_updated.to_csv(OUTPUT_REGIAO, index=False)
+
+tb_regiao.create(
+    OUTPUT_REGIAO, if_table_exists="replace", if_storage_data_exists="replace"
+)
+
+## UFs
+
+df_ufs_latest = df_regioes_ufs_latest.loc[
+    df_regioes_ufs_latest["uf_regiao"].isin(br_dirs["nome"].unique().tolist())
+]
+
+assert len(df_ufs_latest["uf_regiao"].unique()) == 27
+
+df_ufs_latest["uf_regiao"].unique()
+
+
+df_ufs_latest = df_ufs_latest.rename(columns={"uf_regiao": "sigla_uf"}, errors="raise")
+
+df_ufs_latest["sigla_uf"] = df_ufs_latest["sigla_uf"].replace(
+    {i["nome"]: i["sigla"] for i in br_dirs.to_dict("records")}
+)
+
+tb_uf = bd.Table(dataset_id="br_inep_ideb", table_id="uf")
+
+tb_uf_cols_from_bq = tb_uf._get_columns_from_bq()
+
+assert len(tb_uf_cols_from_bq["partition_columns"]) == 0
+
+tb_uf_order_cols: list[str] = [i["name"] for i in tb_uf_cols_from_bq["columns"]]
+
+df_uf_upstream = bd.read_sql(
+    "select * from `basedosdados.br_inep_ideb.uf`",
+    billing_project_id="basedosdados-dev",
+)
+
+df_uf_updated = pd.concat(
+    [df_ufs_latest[tb_uf_order_cols], df_uf_upstream]  # type: ignore
+)
+
+OUTPUT_UF = os.path.join(OUTPUT, "uf.csv")
+
+df_uf_updated.to_csv(OUTPUT_UF, index=False)
+
+tb_uf.create(OUTPUT_UF, if_table_exists="replace", if_storage_data_exists="replace")