O CENIPA API é um framework que auxilia o entendimento sobre acidentes aéreos no Brasil com auxílio de sua base de dados pública. Facilitando, assim, o seu acesso e uso.
Turma da graduação de Ciência de Dados e Inteligência Artificial na PUC-SP
Abdul Malik de Barros
Ana Beatriz Oliveira de Macedo
Bruna Bellini Faria
Heloisa Mariani Rodrigues
Diante da fatalidade que ocorreu no dia 5 de novembro, que ocasionou na morte da cantora Marília Mendonça e mais 4 pessoas, nosso grupo iniciou uma pesquisa sobre acidentes aéreos, identificamos uma base de dados de ocorrências aeronáuticas, que é gerenciada pelo Centro de Investigação e Prevenção de Acidentes Aeronáuticos (CENIPA). Constam nesta base de dados as ocorrências aeronáuticas notificadas ao CENIPA nos últimos 10 anos e que ocorreram em solo brasileiro. O relatório conta com detalhes sobre os acidentes, fatalidades, características das aeronaves, causas e fatores contribuintes, local, data, horário do evento e recomendações. A partir disso, compilamos os dados sobre as ocorrências e trouxemos algumas análises sobre o que obtemos, com gráficos, estatísticas e Dataframes. Permitindo uma ampla visualização, a compreensão mais abrangente dos fatos ocorridos e a obtenção de conclusões.
Bibliotecas necessárias
pip install pandas
pip install matplotlib
pip install re
pip install numpy
Instalando esta API
pip install CENIPA-API
Importando a API
import CENIPA-API
Utilizando a API
Chame uma das duas classes da biblioteca, recomendamos que utilizem a classe Insights, pois essa herda as funções da CENIPA_API, assim você obterá acesso a todas as funções disponíveis da biblioteca. Segue abaixo exemplos de uso:
Chamando diretamente pelo comando do import
from CENIPA-API import CENIPA_API
from CENIPA-API import Insights
tabela = Insights()
tabela.get_table
Chamando através de uma variável
tabela = CENIPA_API.Insights()
tabela.get_table
Resultado do exemplo
| Nome da função: | O que ela executa: |
|---|---|
get_table() |
Retornar e mostrar o Dataset dentro do terminal |
get_acidente() |
Retornar um dataset com as colunas relevantes para analise sobre os acidentes |
get_fator_contribuinte() |
Retornar um dataset com os fatores contribuintes para o acidente |
get_aeronave() |
Retornar um dataset para a analise das fatores das aeronaves |
get_recomendacao() |
Retornar um dataset para a analise das recomendações do casos |
moda_coluna(col) |
Retornar o valor mais recorrente em uma coluna escolhida do dataset |
mediana_coluna(col) |
Retornar a mediana de uma coluna escolhida do dataset |
media_coluna(col) |
Retornar a média de uma coluna escolhida do dataset |
variancia_coluna(col) |
Retornar a variancia de uma coluna escolhida do dataset |
desvio_padrao_coluna(col) |
Retornar o desvio padrão de uma coluna escolhida do dataset |
gravidade_acidentes() |
Gerar o número de mortes totais e alguns gráficos com insights sobre nível de dano, fatalidade e classificação da ocorrência |
tipos_mortes_aeronaves() |
Retornar os tipos de aeronaves e a porcentagem de ocorrencias fatais nas aeronaves listadas com ocorrências |
top_fatores_contribuintes() |
Retornar os top fatores contribuintes |
ocorrencia_tipo() |
Visualizar quais são as ocorrências mais frequentes |
ocorrencia_estados(nome_UF) |
Filtrar ocorrências pela sigla dos estados |
ocorrencia_cidade(nome_cidade) |
Filtrar ocorrências pelo nome de cidades |
informacoes_acidentes() |
Retornar informações sobre a gravidade e detalhes de fatalidade do acidente |
ocorrencia_MesHora() |
Apresentar os meses e horários que mais existem ocorrências |
ocorrencia_ano(ano) |
Apresentar as informações de acordo com o ano selecionado |
Legenda para variáveis das funções:
- col= coluna que deseja utilizar
- nome_UF= nome da sigla do estado que deseja utilizar
Abaixo você encontra o link do repositório com todos os códigos e dados até então coletados para a evolução do projeto e análise de dados para o desenvolvimento da página de visualização.
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent