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eed1b870
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eed1b870
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1 year ago
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mgy20
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Finalizado calculo da metrica
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70d0079c
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No related tags found
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1 changed file
analise_resultados_muriki.ipynb
+31
-13
31 additions, 13 deletions
analise_resultados_muriki.ipynb
with
31 additions
and
13 deletions
analise_resultados_muriki.ipynb
+
31
−
13
View file @
eed1b870
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...
@@ -2,7 +2,7 @@
"cells": [
"cells": [
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...
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...
@@ -121,7 +121,7 @@
"32 187765 0.022613 3.996180e-42 "
"32 187765 0.022613 3.996180e-42 "
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...
@@ -136,7 +136,7 @@
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4
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...
@@ -458,7 +458,7 @@
"+----------------------+----------------------+\n",
"+----------------------+----------------------+\n",
"| ANO_CENSO | ANO_CENSO |\n",
"| ANO_CENSO | ANO_CENSO |\n",
"+----------------------+----------------------+\n",
"+----------------------+----------------------+\n",
"ACURACIA: 0.2
5
\n",
"ACURACIA: 0.2
857142857142857
\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
...
@@ -523,6 +523,9 @@
...
@@ -523,6 +523,9 @@
" # Estruturas\n",
" # Estruturas\n",
" base_columns = ano_df.coluna1.unique() # Colunas que ja existiam na base\n",
" base_columns = ano_df.coluna1.unique() # Colunas que ja existiam na base\n",
" new_columns = ano_df.coluna2.unique() # Colunas do próximo ano\n",
" new_columns = ano_df.coluna2.unique() # Colunas do próximo ano\n",
" true_new_columns = np.setdiff1d(new_columns, base_columns) # Colunas que nao existiam na base\n",
" base_empty_columns = np.setdiff1d(base_columns, new_columns) # Colunas da base que nao receberam dados\n",
" all_columns = np.union1d(base_columns, new_columns) # Todas as colunas possiveis\n",
" # Alterar para um dicionario\n",
" # Alterar para um dicionario\n",
" prev_col = [] # Colunas da base para match\n",
" prev_col = [] # Colunas da base para match\n",
" next_col = [] # Colunas do proximo ano para match\n",
" next_col = [] # Colunas do proximo ano para match\n",
...
@@ -540,17 +543,32 @@
...
@@ -540,17 +543,32 @@
" prev_col.append(row['coluna1'])\n",
" prev_col.append(row['coluna1'])\n",
" next_col.append(row['coluna2'])\n",
" next_col.append(row['coluna2'])\n",
"\n",
"\n",
" all_match_columns = np.union1d(prev_col, next_col)\n",
" not_match_columns = np.setdiff1d(all_columns, all_match_columns)\n",
"\n",
" # Calcula resultados ========================\n",
" # Calcula resultados ========================\n",
" # Match correto de colunas eh um acerto\n",
" # Encontrar novas colunas eh um acerto\n",
" # Colunas da base que nao receberam dados eh um acerto\n",
" # Match incorreto eh um erro\n",
" # Colunas novas que faziam match com a base eh um erro\n",
" acertos = 0\n",
" acertos = 0\n",
" acuracia = 0\n",
" acuracia = 0\n",
" # Passeia pelos matches\n",
" for i in range(len(prev_col)):\n",
" for i in range(len(prev_col)):\n",
" if prev_col[i] == next_col[i]: \n",
" if prev_col[i] == next_col[i]: \n",
" acertos += 1\n",
" acertos += 1\n",
"\n",
"\n",
" if len(prev_col) == 0:\n",
" for col in not_match_columns:\n",
" if col in true_new_columns:\n",
" acertos += 1\n",
" if col in base_empty_columns:\n",
" acertos += 1\n",
"\n",
" if len(all_columns) == 0:\n",
" acuracia = 0\n",
" acuracia = 0\n",
" else:\n",
" else:\n",
" acuracia = acertos / len(
prev_col
)\n",
" acuracia = acertos / len(
all_columns
)\n",
"\n",
"\n",
" # Gera saida ================================\n",
" # Gera saida ================================\n",
" print(f'ANO: {ano}')\n",
" print(f'ANO: {ano}')\n",
...
...
%% Cell type:code id:e13d5b4a-95a3-404c-bf01-7b4b48b4d121 tags:
%% Cell type:code id:e13d5b4a-95a3-404c-bf01-7b4b48b4d121 tags:
```
python
```
python
import
numpy
as
np
import
numpy
as
np
import
pandas
as
pd
import
pandas
as
pd
from
tabulate
import
tabulate
from
tabulate
import
tabulate
```
```
%% Cell type:code id:3ee220b5-c632-415e-8a0e-76e85f31b5f1 tags:
%% Cell type:code id:3ee220b5-c632-415e-8a0e-76e85f31b5f1 tags:
```
python
```
python
# Importa CSV, ordena por ano e metrica
# Importa CSV, ordena por ano e metrica
df
=
pd
.
read_csv
(
'
Testes_R/Result_KS/KS_subsequente.csv
'
,
sep
=
'
,
'
)
df
=
pd
.
read_csv
(
'
Testes_R/Result_KS/KS_subsequente.csv
'
,
sep
=
'
,
'
)
df
=
df
.
sort_values
(
by
=
[
'
ano_coluna1
'
,
'
estatistica_ks
'
])
df
=
df
.
sort_values
(
by
=
[
'
ano_coluna1
'
,
'
estatistica_ks
'
])
#df = df[~df['coluna1'].str.contains('ANO_CENSO')]
#df = df[~df['coluna1'].str.contains('ANO_CENSO')]
df
.
head
()
df
.
head
()
```
```
%% Output
%% Output
coluna1 ano_coluna1 coluna2 ano_coluna2 \
coluna1 ano_coluna1 coluna2 ano_coluna2 \
40 NUM_SALAS 2007 NUM_SALAS 2008
40 NUM_SALAS 2007 NUM_SALAS 2008
48 NUM_SALAS_UTILIZADAS 2007 NUM_SALAS_UTILIZADAS 2008
48 NUM_SALAS_UTILIZADAS 2007 NUM_SALAS_UTILIZADAS 2008
41 NUM_SALAS 2007 NUM_SALAS_UTILIZADAS 2008
41 NUM_SALAS 2007 NUM_SALAS_UTILIZADAS 2008
16 NUM_COMPUTADOR_ADM 2007 NUM_COMPUTADOR_ADM 2008
16 NUM_COMPUTADOR_ADM 2007 NUM_COMPUTADOR_ADM 2008
32 NUM_FUNCIONARIOS 2007 NUM_FUNCIONARIOS 2008
32 NUM_FUNCIONARIOS 2007 NUM_FUNCIONARIOS 2008
tamanho_amostra estatistica_ks p_valor
tamanho_amostra estatistica_ks p_valor
40 191233 0.014694 2.337802e-18
40 191233 0.014694 2.337802e-18
48 189299 0.015293 1.183242e-19
48 189299 0.015293 1.183242e-19
41 191125 0.015560 1.596687e-20
41 191125 0.015560 1.596687e-20
16 74158 0.015575 3.079822e-08
16 74158 0.015575 3.079822e-08
32 187765 0.022613 3.996180e-42
32 187765 0.022613 3.996180e-42
%% Cell type:code id:ae5ebf5b-a2b3-4d87-af13-62fc187b3ecc tags:
%% Cell type:code id:ae5ebf5b-a2b3-4d87-af13-62fc187b3ecc tags:
```
python
```
python
anos
=
df
.
ano_coluna1
.
unique
()
anos
=
df
.
ano_coluna1
.
unique
()
threshold
=
1
threshold
=
1
# Itera sobre todos os anos
# Itera sobre todos os anos
for
ano
in
anos
:
for
ano
in
anos
:
# Constroi dataframe do ano
# Constroi dataframe do ano
ano_df
=
df
[
df
.
ano_coluna1
==
ano
]
ano_df
=
df
[
df
.
ano_coluna1
==
ano
]
# Estruturas
# Estruturas
base_columns
=
ano_df
.
coluna1
.
unique
()
# Colunas que ja existiam na base
base_columns
=
ano_df
.
coluna1
.
unique
()
# Colunas que ja existiam na base
new_columns
=
ano_df
.
coluna2
.
unique
()
# Colunas do próximo ano
new_columns
=
ano_df
.
coluna2
.
unique
()
# Colunas do próximo ano
true_new_columns
=
np
.
setdiff1d
(
new_columns
,
base_columns
)
# Colunas que nao existiam na base
base_empty_columns
=
np
.
setdiff1d
(
base_columns
,
new_columns
)
# Colunas da base que nao receberam dados
all_columns
=
np
.
union1d
(
base_columns
,
new_columns
)
# Todas as colunas possiveis
# Alterar para um dicionario
# Alterar para um dicionario
prev_col
=
[]
# Colunas da base para match
prev_col
=
[]
# Colunas da base para match
next_col
=
[]
# Colunas do proximo ano para match
next_col
=
[]
# Colunas do proximo ano para match
# Itera sobre o dataframe
# Itera sobre o dataframe
for
index
,
row
in
ano_df
.
iterrows
():
for
index
,
row
in
ano_df
.
iterrows
():
# Ignora colunas ja selecionadas
# Ignora colunas ja selecionadas
if
row
[
'
coluna1
'
]
in
prev_col
or
row
[
'
coluna2
'
]
in
next_col
:
if
row
[
'
coluna1
'
]
in
prev_col
or
row
[
'
coluna2
'
]
in
next_col
:
continue
continue
# Testa treshold
# Testa treshold
if
row
[
'
estatistica_ks
'
]
>
threshold
:
if
row
[
'
estatistica_ks
'
]
>
threshold
:
break
break
# Adiciona nas listas
# Adiciona nas listas
prev_col
.
append
(
row
[
'
coluna1
'
])
prev_col
.
append
(
row
[
'
coluna1
'
])
next_col
.
append
(
row
[
'
coluna2
'
])
next_col
.
append
(
row
[
'
coluna2
'
])
all_match_columns
=
np
.
union1d
(
prev_col
,
next_col
)
not_match_columns
=
np
.
setdiff1d
(
all_columns
,
all_match_columns
)
# Calcula resultados ========================
# Calcula resultados ========================
# Match correto de colunas eh um acerto
# Encontrar novas colunas eh um acerto
# Colunas da base que nao receberam dados eh um acerto
# Match incorreto eh um erro
# Colunas novas que faziam match com a base eh um erro
acertos
=
0
acertos
=
0
acuracia
=
0
acuracia
=
0
# Passeia pelos matches
for
i
in
range
(
len
(
prev_col
)):
for
i
in
range
(
len
(
prev_col
)):
if
prev_col
[
i
]
==
next_col
[
i
]:
if
prev_col
[
i
]
==
next_col
[
i
]:
acertos
+=
1
acertos
+=
1
if
len
(
prev_col
)
==
0
:
for
col
in
not_match_columns
:
if
col
in
true_new_columns
:
acertos
+=
1
if
col
in
base_empty_columns
:
acertos
+=
1
if
len
(
all_columns
)
==
0
:
acuracia
=
0
acuracia
=
0
else
:
else
:
acuracia
=
acertos
/
len
(
prev_col
)
acuracia
=
acertos
/
len
(
all_columns
)
# Gera saida ================================
# Gera saida ================================
print
(
f
'
ANO:
{
ano
}
'
)
print
(
f
'
ANO:
{
ano
}
'
)
# Imprime matches
# Imprime matches
matches
=
[]
matches
=
[]
for
item1
,
item2
in
zip
(
prev_col
,
next_col
):
for
item1
,
item2
in
zip
(
prev_col
,
next_col
):
matches
.
append
([
item1
,
item2
])
matches
.
append
([
item1
,
item2
])
print
(
tabulate
(
matches
,
headers
=
[
'
BASE
'
,
ano
+
1
],
tablefmt
=
'
grid
'
))
print
(
tabulate
(
matches
,
headers
=
[
'
BASE
'
,
ano
+
1
],
tablefmt
=
'
grid
'
))
# Imprime acuracia
# Imprime acuracia
print
(
f
'
ACURACIA:
{
acuracia
}
'
)
print
(
f
'
ACURACIA:
{
acuracia
}
'
)
print
(
'
\n
'
)
print
(
'
\n
'
)
# Imprime colunas da base que nao tiveram match
# Imprime colunas da base que nao tiveram match
for
base_name
in
base_columns
:
for
base_name
in
base_columns
:
if
base_name
not
in
prev_col
:
if
base_name
not
in
prev_col
:
print
(
f
'
COLUNA SEM NOVOS DADOS:
{
base_name
}
'
)
print
(
f
'
COLUNA SEM NOVOS DADOS:
{
base_name
}
'
)
print
(
'
\n
'
)
print
(
'
\n
'
)
# Imprime novas colunas que nao houveram match
# Imprime novas colunas que nao houveram match
for
name
in
new_columns
:
for
name
in
new_columns
:
if
name
not
in
prev_col
and
name
not
in
next_col
:
if
name
not
in
prev_col
and
name
not
in
next_col
:
print
(
f
'
NOVAS COLUNAS:
{
name
}
'
)
print
(
f
'
NOVAS COLUNAS:
{
name
}
'
)
print
(
'
\n
'
)
print
(
'
\n
'
)
```
```
%% Output
%% Output
ANO: 2007
ANO: 2007
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| BASE | 2008 |
| BASE | 2008 |
+======================+======================+
+======================+======================+
| NUM_SALAS | NUM_SALAS |
| NUM_SALAS | NUM_SALAS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_FUNCIONARIOS |
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_FUNCIONARIOS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADOR | NUM_COMPUTADOR |
| NUM_COMPUTADOR | NUM_COMPUTADOR |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
ACURACIA: 1.0
ACURACIA: 1.0
ANO: 2008
ANO: 2008
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| BASE | 2009 |
| BASE | 2009 |
+======================+======================+
+======================+======================+
| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_FUNCIONARIOS |
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_FUNCIONARIOS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS |
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADOR | NUM_COMPUTADOR |
| NUM_COMPUTADOR | NUM_COMPUTADOR |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
ACURACIA: 0.7142857142857143
ACURACIA: 0.7142857142857143
ANO: 2009
ANO: 2009
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| BASE | 2010 |
| BASE | 2010 |
+======================+======================+
+======================+======================+
| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_FUNCIONARIOS |
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_FUNCIONARIOS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS |
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| NUM_COMPUTADOR | NUM_COMPUTADOR |
| NUM_COMPUTADOR | NUM_COMPUTADOR |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
ACURACIA: 0.7142857142857143
ACURACIA: 0.7142857142857143
ANO: 2010
ANO: 2010
+----------------------+----------------------+
+----------------------+----------------------+
| BASE | 2011 |
| BASE | 2011 |
+======================+======================+
+======================+======================+
| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
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| NUM_COMPUTADOR_ADM | NUM_COMPUTADOR_ADM |
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| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS |
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| NUM_COMPUTADPR_ALUNO | NUM_COMPUTADPR_ALUNO |
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ACURACIA: 0.7142857142857143
ACURACIA: 0.7142857142857143
ANO: 2011
ANO: 2011
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| BASE | 2012 |
| BASE | 2012 |
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| NUM_SALAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
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ACURACIA: 0.7142857142857143
ACURACIA: 0.7142857142857143
ANO: 2012
ANO: 2012
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| BASE | 2013 |
| BASE | 2013 |
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ACURACIA: 1.0
ACURACIA: 1.0
NOVAS COLUNAS: NUM_TV
NOVAS COLUNAS: NUM_TV
NOVAS COLUNAS: NUM_DVD
NOVAS COLUNAS: NUM_DVD
NOVAS COLUNAS: NUM_SOM
NOVAS COLUNAS: NUM_SOM
ANO: 2013
ANO: 2013
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| BASE | 2014 |
| BASE | 2014 |
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ACURACIA: 0.8
ACURACIA: 0.8
ANO: 2014
ANO: 2014
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| BASE | 2015 |
| BASE | 2015 |
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ACURACIA: 0.2
ACURACIA: 0.2
ANO: 2015
ANO: 2015
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| BASE | 2016 |
| BASE | 2016 |
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ACURACIA: 1.0
ACURACIA: 1.0
ANO: 2016
ANO: 2016
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| BASE | 2017 |
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ACURACIA: 0.8
ACURACIA: 0.8
ANO: 2017
ANO: 2017
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| BASE | 2018 |
| BASE | 2018 |
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ACURACIA: 1.0
ACURACIA: 1.0
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_COMPUTADOR
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_COMPUTADOR
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_COMPUTADPR_ALUNO
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_COMPUTADPR_ALUNO
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_COMPUTADOR_ADM
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COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_SOM
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_SOM
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_TV
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_TV
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_DVD
COLUNA SEM NOVOS DADOS: NUM_DVD
ANO: 2018
ANO: 2018
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| BASE | 2019 |
| BASE | 2019 |
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| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_TV |
| NUM_FUNCIONARIOS | NUM_TV |
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ACURACIA: 0.2
5
ACURACIA: 0.2
857142857142857
NOVAS COLUNAS: NUM_DVD
NOVAS COLUNAS: NUM_DVD
ANO: 2019
ANO: 2019
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| BASE | 2020 |
| BASE | 2020 |
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| NUM_SOM | NUM_SOM |
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| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
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| NUM_DVD | NUM_DVD |
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| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
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ACURACIA: 1.0
ACURACIA: 1.0
ANO: 2020
ANO: 2020
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| BASE | 2021 |
| BASE | 2021 |
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| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
| NUM_SALAS_UTILIZADAS | NUM_SALAS_UTILIZADAS |
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| NUM_SOM | NUM_SOM |
| NUM_SOM | NUM_SOM |
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| NUM_TV | NUM_TV |
| NUM_TV | NUM_TV |
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| NUM_DVD | NUM_DVD |
| NUM_DVD | NUM_DVD |
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| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
| ANO_CENSO | ANO_CENSO |
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ACURACIA: 1.0
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