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import pandas as pd
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import gradio as gr
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import tempfile
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import os
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def
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#
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8 |
-
with open(file_path, 'r') as file:
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9 |
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lines = file.readlines()
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data = [line.strip().split(",") for line in lines[1:]]
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-
# Criar o DataFrame pandas
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13 |
df = pd.DataFrame(data, columns=["date", "value"])
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14 |
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
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15 |
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df["value"] = df["value"].astype(float)
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#
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# Criar a interface Gradio
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iface = gr.Interface(
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fn=
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inputs=
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26 |
-
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27 |
-
gr.inputs.Number(label="Limite Superior", default=150),
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28 |
-
gr.inputs.Number(label="Limite Inferior", default=80),
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-
],
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30 |
-
outputs=gr.outputs.Dataframe(headers=["date", "value"], type="pandas"),
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31 |
live=True,
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32 |
capture_session=True,
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35 |
-
description="Carregue um arquivo txt contendo os dados em formato de tabela com duas colunas: 'date' e 'value'. O aplicativo permitirá que você ajuste os limites superiores e inferiores para a detecção de anomalias."
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)
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# Executar o aplicativo
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1 |
import pandas as pd
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2 |
+
import matplotlib.pyplot as plt
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3 |
import gradio as gr
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5 |
+
def plot_time_series(data):
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6 |
+
# Carregar os dados para um DataFrame pandas
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7 |
df = pd.DataFrame(data, columns=["date", "value"])
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8 |
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
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10 |
+
# Criar o gráfico de linhas da série temporal
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11 |
+
plt.figure(figsize=(10, 6))
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12 |
+
plt.plot(df["date"], df["value"])
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13 |
+
plt.xlabel("Data")
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14 |
+
plt.ylabel("Valor")
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15 |
+
plt.title("Série Temporal")
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16 |
+
plt.xticks(rotation=45)
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17 |
+
plt.tight_layout()
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+
plt.show()
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+
# Ler a série temporal da interface Gradio
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iface = gr.Interface(
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+
fn=plot_time_series,
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23 |
+
inputs=gr.inputs.Textbox(label="Insira a série temporal em formato de tabela com duas colunas: 'date' e 'value'"),
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24 |
+
outputs=None,
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25 |
live=True,
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26 |
capture_session=True,
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27 |
+
title="Visualização de Série Temporal",
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28 |
+
description="Cole os dados da série temporal em formato de tabela com duas colunas: 'date' e 'value'. O aplicativo exibirá um gráfico de linhas da série temporal."
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)
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31 |
# Executar o aplicativo
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