text: import pandas as pd
  import database as db
  
  # retorna o qualis (A1 ~ NI) e o valor do qualis (1.000 ~ 0.000) de acordo com o titulo ou com o issn pego no site
  def qualisInfos(journals, issn):
      jis = []
      for i in range(len(journals)):
          jis.append([journals[i], issn[i]])
  
      qualisDB = pd.DataFrame(db.consult_db("SELECT * FROM qualis"))
      qualis, nota = [], []
  
      qualisNota={
          'A1': '1.000', 'A2': '0.875', 'A3': '0.750', 'A4': '0.625', 'B1': '0.500', 'B2': '0.200',
          'B3': '0.100', 'B4': '0.050', 'B5': '0.000', 'C': '0.000', 'NA': '0.000', 'NI': '0.000'}
  
      for i in jis:
          for q in range(len(qualisDB)):
              m = qualisDB[0][q].upper()
              p = qualisDB[1][q].replace('"', "'").upper()
              print(p)
              n = qualisDB[2][q].upper()
              if i[1] == m:                                                   #compara ISSNs
                  print(i[1], m)
                  qualis.append(n)
                  nota.append(qualisNota.get(n))
                  break  
              elif i[0].upper() in p:                                         #compara nomes
                  print(i[0], p)
                  qualis.append(n)
                  nota.append(qualisNota.get(n))
                  break 
          if len(qualis) < jis.index(i)+1 and len(nota) < jis.index(i)+1:     #caso não haja correspondencia entre nomes ou ISSNs
              qualis.append('NI')
              nota.append(qualisNota.get('NI'))
  
      return qualis, nota
  
  # separa as informações em lista para cada tipo
  def refInfos(resultsJournals, resultsConferences):
      titlesj, journals, issn, yearj, qualisj, titlesc, conferences, yearc, qualisc = [], [], [], [], [], [], [], [], []
  
      for i in resultsJournals:
          titlesj.append(i[1])
          journals.append(i[2])
          issn.append(i[3])
          yearj.append(i[4])
          if 'NÃO IDENTIFICADO' in i[5].upper(): qualisj.append('NI')
          else: qualisj.append(i[5][:2])
      
      qualis, nota = qualisInfos(journals, issn)
         
      for i in resultsConferences:
          titlesc.append(i[1])
          conferences.append(i[2])
          yearc.append(i[3])
          if 'NÃO IDENTIFICADO' in i[4].upper(): qualisc.append('NI')
          else: qualisc.append(i[4][:2])
  
      return titlesj, journals, issn, yearj, qualisj, qualis, nota, titlesc, conferences, yearc, qualisc
  
  # cria dicionário para a correlação dos docentes e projetos
  def dictResearchers():
      rc = {}
      docentes=pd.DataFrame(db.consult_db("SELECT nome FROM researchers"))
      for i in docentes[0]:
          rc[i]=[]
      return rc
  
  # insere no dicionário a correlação dos docentes e projetos
  def researchersCorrelation(list):
      rc = dictResearchers()
      for i in list:
          for r in rc:
              if r in i: rc[r].append(1)
              elif r not in i: rc[r].append(0)
      return rc
  