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__pycache__/label_oabench_dashboard.cpython-310.pyc
CHANGED
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label_oabench_dashboard.py
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@@ -2,6 +2,8 @@ import streamlit as st
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import pandas as pd
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import os
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import json
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# Função para carregar anotações específicas (discursivas ou práticas)
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def carregar_anotacoes(tipo, pasta="anotacoes"):
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@@ -59,27 +61,49 @@ def calcular_totais(anotacoes_discursivas, anotacoes_praticas, df_discursivas, d
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return resultados
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# Função para calcular
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def
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def run():
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st.title("Dashboard de Anotações - Benchmark Jurídico OAB")
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81 |
# Carregar os DataFrames
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-
st.markdown("### Carregando dados...")
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with st.spinner("Carregando arquivos..."):
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df_discursivas = pd.read_pickle("df_evaluated_discursive.pkl")
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df_praticas = pd.read_pickle("df_evaluated.pkl")
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@@ -88,32 +112,43 @@ def run():
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# Calcular os totais
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resultados = calcular_totais(anotacoes_discursivas, anotacoes_praticas, df_discursivas, df_praticas)
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# Exibir os dados em uma tabela
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st.markdown("### Resumo das Anotações")
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st.write("Análises completas por usuário:")
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-
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df_resultados = pd.DataFrame(resultados)
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st.dataframe(df_resultados, use_container_width=True)
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# Calcular
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101 |
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st.
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import pandas as pd
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import os
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import json
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+
import zipfile
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6 |
+
import io
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# Função para carregar anotações específicas (discursivas ou práticas)
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9 |
def carregar_anotacoes(tipo, pasta="anotacoes"):
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62 |
return resultados
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63 |
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64 |
+
# Função para calcular itens incompletos por usuário
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+
def calcular_itens_incompletos(anotacoes_discursivas, anotacoes_praticas, df_discursivas, df_praticas):
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66 |
+
resultados_incompletos = []
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67 |
+
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68 |
+
usuarios = set(anotacoes_discursivas.keys()).union(set(anotacoes_praticas.keys()))
|
69 |
+
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70 |
+
for usuario in usuarios:
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71 |
+
# Verificar discursivas
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72 |
+
if usuario in anotacoes_discursivas:
|
73 |
+
for questao_id, criterios in anotacoes_discursivas[usuario].items():
|
74 |
+
if questao_id in df_discursivas["id"].astype(str).values:
|
75 |
+
criterios_totais = df_discursivas[df_discursivas["id"] == int(questao_id)].iloc[0]["formated_criteria"]
|
76 |
+
criterios_anotados = [k for k, v in criterios.items() if v in ["Sim", "Não"]]
|
77 |
+
if len(criterios_anotados) < len(criterios_totais):
|
78 |
+
for criterio in criterios_totais:
|
79 |
+
if criterio not in criterios_anotados:
|
80 |
+
resultados_incompletos.append({
|
81 |
+
"usuario": usuario,
|
82 |
+
"item_pendente": f"D {questao_id} {criterio['letra']}-{criterio['parte']}"
|
83 |
+
})
|
84 |
+
|
85 |
+
# Verificar práticas
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86 |
+
if usuario in anotacoes_praticas:
|
87 |
+
for questao_id, criterios in anotacoes_praticas[usuario].items():
|
88 |
+
if questao_id in df_praticas["id"].astype(str).values:
|
89 |
+
criterios_totais = df_praticas[df_praticas["id"] == int(questao_id)].iloc[0]["formated_criteria"]
|
90 |
+
criterios_anotados = [k for k, v in criterios.items() if v in ["Sim", "Não"]]
|
91 |
+
if len(criterios_anotados) < len(criterios_totais):
|
92 |
+
for criterio in criterios_totais:
|
93 |
+
if criterio not in criterios_anotados:
|
94 |
+
resultados_incompletos.append({
|
95 |
+
"usuario": usuario,
|
96 |
+
"item_pendente": f"P {questao_id} {criterio['numero']}-{criterio['parte']}"
|
97 |
+
})
|
98 |
+
|
99 |
+
return resultados_incompletos
|
100 |
+
|
101 |
+
# Função principal do Streamlit
|
102 |
def run():
|
103 |
+
st.set_page_config(layout="wide")
|
104 |
st.title("Dashboard de Anotações - Benchmark Jurídico OAB")
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105 |
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106 |
# Carregar os DataFrames
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107 |
with st.spinner("Carregando arquivos..."):
|
108 |
df_discursivas = pd.read_pickle("df_evaluated_discursive.pkl")
|
109 |
df_praticas = pd.read_pickle("df_evaluated.pkl")
|
|
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112 |
|
113 |
# Calcular os totais
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114 |
resultados = calcular_totais(anotacoes_discursivas, anotacoes_praticas, df_discursivas, df_praticas)
|
115 |
+
df_resultados = pd.DataFrame(resultados)
|
116 |
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117 |
# Exibir os dados em uma tabela
|
118 |
st.markdown("### Resumo das Anotações")
|
|
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119 |
st.dataframe(df_resultados, use_container_width=True)
|
120 |
|
121 |
+
# Calcular itens incompletos
|
122 |
+
itens_incompletos = calcular_itens_incompletos(anotacoes_discursivas, anotacoes_praticas, df_discursivas, df_praticas)
|
123 |
+
df_incompletos = pd.DataFrame(itens_incompletos)
|
124 |
+
|
125 |
+
# Permitir filtragem por usuário
|
126 |
+
usuarios_disponiveis = df_incompletos["usuario"].unique().tolist()
|
127 |
+
usuario_selecionado = st.selectbox("Selecione um usuário:", options=["Todos"] + usuarios_disponiveis)
|
128 |
+
|
129 |
+
if usuario_selecionado != "Todos":
|
130 |
+
df_incompletos = df_incompletos[df_incompletos["usuario"] == usuario_selecionado]
|
131 |
+
|
132 |
+
# Exibir os itens incompletos
|
133 |
+
st.markdown("### Itens Incompletos por Usuário")
|
134 |
+
st.dataframe(df_incompletos, use_container_width=True)
|
135 |
+
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136 |
+
# Criar um ZIP com os arquivos JSON
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137 |
+
folder_path = "anotacoes"
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138 |
+
zip_buffer = io.BytesIO()
|
139 |
+
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140 |
+
with zipfile.ZipFile(zip_buffer, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zip_file:
|
141 |
+
for file_name in os.listdir(folder_path):
|
142 |
+
if file_name.endswith(".json"):
|
143 |
+
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
|
144 |
+
zip_file.write(file_path, arcname=file_name)
|
145 |
+
|
146 |
+
zip_buffer.seek(0)
|
147 |
+
|
148 |
+
# Criar botão de download
|
149 |
+
st.download_button(
|
150 |
+
label="📥 Baixar Todos os JSONs",
|
151 |
+
data=zip_buffer,
|
152 |
+
file_name="anotacoes.zip",
|
153 |
+
mime="application/zip"
|
154 |
+
)
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