refactor:

- Lê parquet ao invés de csv

app.py

@@ -33,19 +33,19 @@ def load_results() -> pd.DataFrame:
         provider = model_info.get("provider", "")
 
         try:
-            csv_files = [f for f in fs.ls(entry, detail=False) if f.endswith(".csv")]
+            parquet_files = [f for f in fs.ls(entry, detail=False) if f.endswith(".parquet")]
         except Exception:
             continue
 
-        for csv_path in csv_files:
+        for parquet_path in parquet_files:
             try:
-                with fs.open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                    df = pd.read_csv(f, dtype=str)
+                with fs.open(parquet_path, "rb") as f:
+                    df = pd.read_parquet(f)
 
                 exam_name = df["exam_edition"].iloc[0]
                 df = df.drop(columns=["exam_edition"])
 
-                # CSVs novos já trazem sua própria coluna "model" (o ID exato rodado);
+                # parquets novos já trazem sua própria coluna "model" (o ID exato rodado);
                 # aqui usamos o rótulo do model.txt (variant_name), que é o canônico.
                 if "model" in df.columns:
                     df = df.drop(columns=["model"])
@@ -62,7 +62,7 @@ def load_results() -> pd.DataFrame:
         return pd.DataFrame()
 
     combined = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
-    combined["is_correct"] = combined["is_correct"].map({"True": True, "False": False})
+    combined["is_correct"] = combined["is_correct"].astype(bool)
     return combined
 
 

requirements.txt

@@ -1,2 +1,3 @@
 pandas
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