quali_bus 0.3.1

Automatizar o cálculo do Índice de Qualidade do Transporte (IQT). O IQT é uma métrica essencial para a análise e otimização do transporte público, considerando fatores como pontualidade, frequência de atendimento, cumprimento de itinerários e infraestrutura.

📊 Quali Bus - Biblioteca para Avaliação da Qualidade do Transporte Público

Esta biblioteca tem como objetivo automatizar o cálculo do Índice de Qualidade do Transporte (IQT), baseado nos critérios estabelecidos no artigo "MESTRADO INDICADOR DE QUALIDADE PARA AVALIAR TRANSPORTE COLETIVO URBANO". O IQT é uma métrica essencial para a análise e otimização do transporte público, considerando fatores como pontualidade, frequência de atendimento, cumprimento de itinerários e infraestrutura.

---

🚀 Como Usar

🔹 1. Importação da Biblioteca

import quali_bus as iqt

🔹 2. Exemplo de uso

import os
import quali_bus as iqt

# --- 1. Configuração de Paths ---
# Define os diretórios base para facilitar o acesso aos arquivos.
BASE_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
ARQUIVOS_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "seus_dados", "arquivos")
PLANILHAS_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "seus_dados", "planilhas")

# Paths para os arquivos de dados
SHAPEFILE_PATH = os.path.join(ARQUIVOS_DIR, "limites_bairros.shp")
LINHAS_PATH = os.path.join(PLANILHAS_DIR, "dados_linhas.csv")
FREQUENCIA_PATH = os.path.join(PLANILHAS_DIR, "frequencia.csv")
PONTUALIDADE_PATH = os.path.join(PLANILHAS_DIR, "pontualidade.csv")
RESIDENCIAS_PATH = os.path.join(PLANILHAS_DIR, "residencias.csv")
PONTOS_PATH = os.path.join(PLANILHAS_DIR, "pontos_de_onibus.csv")

# --- 2. Inicialização e Carga de Dados ---
# Inicializa o objeto de análise, fornecendo o shapefile do município.
analise = iqt.QualiBus(SHAPEFILE_PATH)

# Carrega os dados operacionais e geoespaciais a partir dos arquivos.
analise.carregar_dados_operacionais(LINHAS_PATH, FREQUENCIA_PATH, PONTUALIDADE_PATH)
analise.carregar_dados_geoespaciais(PONTOS_PATH, RESIDENCIAS_PATH)

# --- 3. Cálculo do IQT ---
# Processa todos os dados e calcula os indicadores de qualidade.
matriz_resultados = analise.calcular_indicadores_iqt()
print("Matriz de Resultados IQT:")
print(matriz_resultados)

# --- 4. Geração de Mapas e Gráficos ---
# Gera visualizações para análise espacial e estatística.
mapa_iqt = analise.gerar_mapa_rotas_por_iqt()
mapa_calor = analise.gerar_mapa_calor_acessibilidade()
analise.gerar_mapa_abrangencia_linha("101") 
analise.gerar_visualizacao_distribuicao_bairros()

# --- 5. Acesso aos Dados para Análise Customizada ---
# Obtenha os DataFrames completos para análises mais profundas.
dados_completos = analise.get_dados_completos()
associacoes_pontos_residencias = analise.get_associacoes()

Classificação das Linha

id_linha	I1	I2	I3	I4	I5	I6	I7	I8	I9	I10
101	3	2	1	0	0	3	2	3	0	1
102	3	2	1	0	0	3	2	3	0	1

Dados Calculados

id_linha	I1	I2	I3	I4	I5	I6	I7	I8	I9	I10
101	1	148.12	Integração tarifária temporal ocorre em determinados pontos, apenas com transferências intramodais	0	49.8	1.45	0.98	1	Possuir informações em site e aplicativo atualizados	Aumento equivalente ao índice
102	2	111.12	Integração tarifária temporal ocorre em determinados pontos, apenas com transferências intramodais	0	21.8	1.75	0.78	1	Possuir informações em site e aplicativo atualizados	Aumento equivalente ao índice

Alguns Resultados

🤝 Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Para contribuir:

• Fork o repositório.
• Crie uma branch (feature/nova-funcionalidade).
• Faça suas alterações e commit (git commit -m "Adiciona nova funcionalidade").
• Envie um Pull Request.

📜 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes. 👨‍💻 Autor

Desenvolvido por Yago Maia - GitHub: https://github.com/YagoMaia