Downsampling CSV (LTTB) — Aplicação Streamlit

Esta aplicação permite realizar downsampling inteligente (LTTB) em múltiplos arquivos CSV padronizados.
A validação segue o Modo 3 (FLEX), garantindo apenas que as colunas selecionadas para X e Y existam em todos os arquivos.

Funcionalidades Principais

✔ Upload múltiplo de arquivos CSV

Carregue diversos arquivos padronizados simultaneamente.

✔ Seleção global das colunas X e Y

• Selectboxes exibidas lado a lado
• A segunda selectbox exclui automaticamente a coluna escolhida na primeira
• Válido para todos os arquivos (mesma estrutura)

✔ Validação FLEX

A aplicação aceita qualquer estrutura contanto que:

• A coluna X exista
• A coluna Y exista

Caso contrário, o arquivo é marcado como ❌ incompatível.

✔ Conversão automática para valores numéricos

Colunas X e Y são convertidas com errors='coerce'
Linhas inválidas são removidas.

✔ Downsampling com LTTB

A densidade é definida em percentual.
A estimativa pós-downsampling é exibida em quantidade de pontos.

✔ Métricas antes do processamento

Para cada arquivo:

• Nome
• Tamanho (KB)
• Número de linhas
• Número de colunas
• Número de colunas numéricas

Além disso:

• Tamanho total combinado dos arquivos carregados

✔ Métricas pós-processamento

Para cada arquivo:

• Linhas originais
• Linhas após downsampling
• Status (emoji de OK ou erro)
• Mensagem de erro, se houver

E também:

• Tamanho final do ZIP em KB

✔ Download único

Todos os arquivos processados são salvos dentro de um ZIP único.

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Requisitos

• Python 3.9+
• Streamlit
• Pandas
• NumPy

Instalação recomendada:

pip install streamlit pandas numpy

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Execução

Com o arquivo index.py, execute:

streamlit run index.py

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Premissas Importantes

1. Todos os arquivos devem ter a mesma estrutura.
2. Apenas as colunas X e Y são obrigatórias e devem estar presentes.
3. O usuário deve escolher X e Y com base no primeiro arquivo.
4. Dados inválidos (strings, NaN) em X ou Y são removidos automaticamente.
5. A aplicação visa desempenho, portanto previews extensos não são exibidos.

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Sobre o LTTB

O algoritmo Largest Triangle Three Buckets (LTTB) reduz a quantidade de pontos preservando a forma geral do sinal, excelente para séries temporais e curvas contínuas.

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Saída

Um arquivo ZIP contendo:

• Um CSV para cada arquivo de entrada
• Cada CSV já reduzido via LTTB
• Nomes preservados com sufixo _downsampled.csv

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Licença

Uso livre para fins acadêmicos, de pesquisa ou industriais.

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Autor

Aplicação gerada assistivamente com GPT e adaptada para o projeto Caçador de R².