<jupyter_start><jupyter_text>Table of Contents<jupyter_code>import pandas as pd
from collections import defaultdict
import random
from datetime import datetime
import basedosdados as bd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>COD_VEICULO              = NR_ESTAC_CARRO    ---> Nr. da estação ou carro                 VALIDADOR                = NR_VALID          ---> Número do Validador                     NR_CHIP_VEICULO          = NR_CHIP_CARTAO_CC ---> Nr. do chip do cartao com contato       NUMERO_CARTAO            = NR_CARTAO_SC      ---> Nr. do cartao sem contato               DATA_HORA_TRANSACAO      = DT_TRANS          ---> Data de transação (data+hora)           MODAL                    =                   ---> Tipo de transporte utilizado pelo usuárioCD_OPERADORA             = CD_OPERAD         ---> Código da operadora (Identificador gerado pela RIOCARD)             OPERADORA                = NM_RAZAO_SOCIAL   ---> NOME DA RAZAO SOCIAL                     CD_LINHA                 = CD_LINHA          ---> Código da linha (Identificador gerado pela RIOCARD)                 NR_LINHA                 = NR_LINHA          ---> Nr. da linha de operação<jupyter_code>bd.list_dataset_tables('br_rj_riodejaneiro_brt_gps', 'rj-smtr')
bd.get_table_columns('br_rj_riodejaneiro_onibus_gps', 'registros',  'rj-smtr')
bd.list_dataset_tables('br_rj_riodejaneiro_gtfs_planned', 'rj-smtr')
stops_brt = bd.read_sql(
    """
    SELECT *
    FROM rj-smtr.br_rj_riodejaneiro_gtfs_planned.stops
    """, 
    'rj-smtr'
)
stops_brt
linhas_brt = bd.read_sql(
    """
    SELECT DISTINCT linha
    FROM rj-smtr.br_rj_riodejaneiro_brt_gps.registros_tratada_8_dias
    """, 
    'rj-smtr'
)
cod_veiculo_brt = bd.read_sql(
    """
    SELECT DISTINCT codigo
    FROM rj-smtr.br_rj_riodejaneiro_brt_gps.registros_tratada_8_dias
    """, 
    'rj-smtr'
)
cod_veiculo_onibus = bd.read_sql(
    """
    SELECT DISTINCT ordem codigo
    FROM rj-smtr.br_rj_riodejaneiro_onibus_gps.registros
    WHERE data between '2021-06-13' and '2021-06-25'
    """, 
    'rj-smtr'
)
linha_onibus = bd.read_sql(
    """
    SELECT DISTINCT linha
    FROM rj-smtr.br_rj_riodejaneiro_onibus_gps.registros
    WHERE data between '2021-06-13' and '2021-06-25'
    """, 
    'rj-smtr'
)
columns = [
"COD_VEICULO",
"VALIDADOR",
"NR_CHIP_VEICULO",
"NUMERO_CARTAO",
"DATA_HORA_TRANSACAO",
"MODAL",
"CD_OPERADORA",
"OPERADORA",
"CD_LINHA",
"NR_LINHA",]

datum = defaultdict(lambda: None)
# 2 way trip

n_cartao = random.randint(1, 1000)
date = '2021-06-26'
way = 'inbound'
mode = 'BRT'
cd_operadora = 'XXXX'
operadora = 'XXXX'
nr_linha = '234'
cd_linha = '234'
cod_veiculo = 'YYYY'
validador = None
chip_veiculo = None

if way == 'inbound':
    hour = random.randint(6, 12)
elif way == 'outbound':
    hour = random.randint(13, 23)



datum = dict(
    COD_VEICULO = cod_veiculo,
    VALIDADOR = validador,
    NR_CHIP_VEICULO = chip_veiculo, 
    NUMERO_CARTAO = n_cartao,
    DATA_HORA_TRANSACAO = pd.Timestamp(f'{hour}:{random.randint(0, 59)}:{random.randint(0, 59)}'),
    MODAL = mode,
    CD_OPERADORA = cd_operadora,
    OPERADORA = operadora,
    CD_LINHA = cd_linha,
    NR_LINHA = nr_linha
)

datum<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10761072988147224, 'fraction_numerical': 0.020898315658140987, 'mean_word_length': 2.707514450867052, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 19, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 2, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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