Se implementa la columnas respuestas_formato_id para almacenar los ids de las respuestas extraidas

action_flow/fase1_extract.py

@@ -30,34 +30,36 @@ FILES_TO_PROCESS = os.listdir(INPUT_FOLDER)
 DELIMITER = "|^"
 DIC_QUESTIONS = {
     "Encuesta_MediaG01Q02.csv": agentes_entidades.extractor_pre_1,
-    "Encuesta_MediaG01Q04.csv": agentes_entidades.extractor_pre_2,
+    # "Encuesta_MediaG01Q04.csv": agentes_entidades.extractor_pre_2,
-    "Encuesta_MediaG01Q10.csv": agentes_entidades.extractor_pre_3,
+    # "Encuesta_MediaG01Q10.csv": agentes_entidades.extractor_pre_3,
-    "Encuesta_MediaG03Q17.csv": agentes_entidades.extractor_pre_4,
+    # "Encuesta_MediaG03Q17.csv": agentes_entidades.extractor_pre_4,
-    "Encuesta_MediaG03Q18.csv": agentes_entidades.extractor_pre_5,
+    # "Encuesta_MediaG03Q18.csv": agentes_entidades.extractor_pre_5,
-    # "Encuesta_MediaG03Q19.csv": agentes_entidades.extractor_pre_6,
+    # # "Encuesta_MediaG03Q19.csv": agentes_entidades.extractor_pre_6,
-    "Encuesta_MediaG04Q22.csv": agentes_entidades.extractor_pre_7,
+    # "Encuesta_MediaG04Q22.csv": agentes_entidades.extractor_pre_7,
-    "Encuesta_MediaG04Q23.csv": agentes_entidades.extractor_pre_8,
+    # "Encuesta_MediaG04Q23.csv": agentes_entidades.extractor_pre_8,
-    "Encuesta_MediaG04Q25.csv": agentes_entidades.extractor_pre_9,
+    # "Encuesta_MediaG04Q25.csv": agentes_entidades.extractor_pre_9,
-    "Encuesta_MediaG05Q30.csv": agentes_entidades.extractor_pre_10,
+    # "Encuesta_MediaG05Q30.csv": agentes_entidades.extractor_pre_10,
-    "Encuesta_MediaG05Q34.csv": agentes_entidades.extractor_pre_11,
+    # "Encuesta_MediaG05Q34.csv": agentes_entidades.extractor_pre_11,
-    "Encuesta_MediaG05Q28.csv": agentes_entidades.extractor_pre_12,
+    # "Encuesta_MediaG05Q28.csv": agentes_entidades.extractor_pre_12,
-    "Encuesta_MediaG06Q35.csv": agentes_entidades.extractor_pre_13,
+    # "Encuesta_MediaG06Q35.csv": agentes_entidades.extractor_pre_13,
-    "Encuesta_MediaG06Q38.csv": agentes_entidades.extractor_pre_14,
+    # "Encuesta_MediaG06Q38.csv": agentes_entidades.extractor_pre_14,
-    "Encuesta_MediaG06Q40.csv": agentes_entidades.extractor_pre_15,
+    # "Encuesta_MediaG06Q40.csv": agentes_entidades.extractor_pre_15,
 }
 
 
-# 2. Refactorizar 'extract_answers' para manejar todos los tipos de esquemas
 def extract_answers(answers_obj):
     """
-    Toma el objeto Pydantic devuelto por un extractor y lo formatea
+    Toma el objeto Pydantic devuelto por un extractor y devuelve
-    en un único string delimitado por |^.
+    una LISTA de los textos de respuesta extraídos.
-    """
-    answer_formated = ""
-    list_items = []  # Lista genérica de items (ej. [Accion, Accion])
-    item_attr_name = ""  # Atributo a extraer de cada item (ej. "accion")
 
-    # --- Manejo de todos los esquemas que son listas de objetos ---
+    Devuelve:
+        list[str]: Una lista de strings (ej. ["Accion 1", "Accion 2"])
+    """
+    list_items_text = []  # Lista para guardar solo los strings finales
+    list_items = []  # Lista genérica de objetos
+    item_attr_name = ""  # Atributo a extraer
+
+    # --- Manejo de esquemas de listas de objetos ---
 
     if isinstance(answers_obj, Acciones):
         list_items = answers_obj.acciones
@@ -87,55 +89,128 @@ def extract_answers(answers_obj):
         list_items = answers_obj.expectativas
         item_attr_name = "expectativa"
 
-    # Si se encontró un tipo de lista estándar, procesarla
     if list_items and item_attr_name:
         for item in list_items:
-            # Obtener el texto (ej. item.accion, item.tema) de forma segura
             item_text = getattr(item, item_attr_name, "")
             if item_text:
-                answer_formated += f"{item_text}{DELIMITER}"
+                list_items_text.append(item_text)
-        return answer_formated
+        return list_items_text  # Devuelve la lista de textos
 
     # --- Manejo del caso especial: Competencias ---
 
-    if isinstance(answers_obj, Competencias):
+    elif isinstance(answers_obj, Competencias):
-        comp_texts = []
-        # El esquema de Competencias usa listas de strings, no listas de objetos
         if answers_obj.basicas:
-            comp_texts.extend([f"Básica: {c}" for c in answers_obj.basicas])
+            list_items_text.extend([f"Básica: {c}" for c in answers_obj.basicas if c])
         if answers_obj.socioemocionales:
-            comp_texts.extend(
+            list_items_text.extend(
-                [f"Socioemocional: {c}" for c in answers_obj.socioemocionales]
+                [f"Socioemocional: {c}" for c in answers_obj.socioemocionales if c]
             )
         if answers_obj.ciudadanas:
-            comp_texts.extend([f"Ciudadana: {c}" for c in answers_obj.ciudadanas])
+            list_items_text.extend(
+                [f"Ciudadana: {c}" for c in answers_obj.ciudadanas if c]
+            )
         if answers_obj.siglo_xxi:
-            comp_texts.extend([f"Siglo XXI: {c}" for c in answers_obj.siglo_xxi])
+            list_items_text.extend(
+                [f"Siglo XXI: {c}" for c in answers_obj.siglo_xxi if c]
+            )
+        return list_items_text  # Devuelve la lista de textos de competencias
 
-        if not comp_texts:
+    # Si no se encontró nada, devuelve una lista vacía
-            return ""  # Devuelve vacío si el objeto Competencias está vacío
+    return []
-
-        # Unir todos los textos de competencias
-        answer_formated = DELIMITER.join(comp_texts) + DELIMITER
-        return answer_formated
-
-    # Si el tipo no coincide con nada (o era una lista vacía), devuelve un string vacío
-    return answer_formated
 
 
 def format_answer(dataframe, function):
+    """
+    Itera sobre el dataframe, aplica la función extractora y gestiona
+    el contador de IDs global para ESE dataframe.
+    """
     dataframe["respuestas_formato"] = None
+    dataframe["respuestas_formato_id"] = None
+
+    # Inicializar el contador de ID global para este archivo
+    global_id_counter = 1
+
     for index, row in dataframe.iterrows():
+        # 1. Obtener el objeto Pydantic
         answers = function(row["respuesta"])
-        answer_to_insert = extract_answers(answers)
+
-        dataframe.loc[index, "respuestas_formato"] = answer_to_insert
+        # 2. Obtener la LISTA de textos extraídos
+        list_items_text = extract_answers(answers)
+
+        # 3. Si la lista está vacía, poner strings vacíos y continuar
+        if not list_items_text:
+            dataframe.loc[index, "respuestas_formato"] = ""
+            dataframe.loc[index, "respuestas_formato_id"] = ""
+            continue  # No incrementa el contador
+
+        # 4. Si hay textos, formatear la salida
+        count = len(list_items_text)
+
+        # Formatear el texto
+        answer_formated = DELIMITER.join(list_items_text) + DELIMITER
+
+        # Formatear los IDs usando el contador global
+        id_list = [str(i) for i in range(global_id_counter, global_id_counter + count)]
+        id_formated = ",".join(id_list)
+
+        # 5. Asignar los valores al DataFrame
+        dataframe.loc[index, "respuestas_formato"] = answer_formated
+        dataframe.loc[index, "respuestas_formato_id"] = id_formated
+
+        # 6. Actualizar el contador global para la siguiente fila
+        global_id_counter += count
 
 
 def format_all_answers(Dic_questions):
+    """
+    Función principal que procesa todos los archivos CSV definidos en Dic_questions.
+    """
     for key, value in Dic_questions.items():
-        question_dataframe = pd.read_csv(INPUT_FOLDER + "/" + key)
+        try:
-        format_answer(question_dataframe, value)
+            # Construir la ruta completa al archivo de entrada
-        question_dataframe.to_csv(OUTPUT_FOLDER + "/" + key)
+            input_file_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, key)
+
+            # Verificar si el archivo existe
+            if not os.path.exists(input_file_path):
+                print(f"Advertencia: El archivo no existe, omitiendo: {key}")
+                continue
+
+            question_dataframe = pd.read_csv(input_file_path)
+
+            if question_dataframe.empty:
+                print(f"Archivo vacío, omitiendo: {key}")
+                continue
+
+            if "respuesta" not in question_dataframe.columns:
+                print(f"No se encontró la columna 'respuesta' en {key}, omitiendo.")
+                continue
+
+            # Esta función ahora maneja toda la lógica de conteo
+            format_answer(question_dataframe, value)
+
+            # Limpiar NAs antes de guardar
+            question_dataframe["respuestas_formato"] = question_dataframe[
+                "respuestas_formato"
+            ].fillna("")
+            question_dataframe["respuestas_formato_id"] = question_dataframe[
+                "respuestas_formato_id"
+            ].fillna("")
+
+            # Construir la ruta completa al archivo de salida
+            output_file_path = os.path.join(OUTPUT_FOLDER, key)
+
+            # Asegurarse de que el directorio de salida exista
+            os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)
+
+            question_dataframe.to_csv(output_file_path, index=False)
+            print(f"Procesado y guardado: {key}")
+
+        except pd.errors.EmptyDataError:
+            print(f"Error: El archivo {key} está vacío o es inválido.")
+        except Exception as e:
+            print(f"Error inesperado procesando {key}: {e}")
 
 
+# --- Ejecutar el proceso ---
 format_all_answers(DIC_QUESTIONS)
+print("Proceso de Fase 1 completado.")

input/Preguntas Categoricas/Encuesta_MediaG01Q02.csv

@@ -1,2 +1,3 @@
 cod_dane,cod_pregunta,respuesta
 205120000366/I.E. AURELIO MEJIA,G01Q02,"Realiza promoción por radio, mensajes informativos en porteria y carteleras del plantel, voz a voz con la comunidad educativa"
+205120000366/I.E. AURELIO MEJIA,G01Q02,"Realiza promoción por radio, mensajes informativos en porteria y carteleras del plantel, voz a voz con la comunidad educativa"