salvando

classificacao_veranicos.py

@@ -4,6 +4,9 @@ import numpy as np
 from time import sleep
 from datetime import datetime
 import csv
+from odf.opendocument import OpenDocumentSpreadsheet
+from odf.table import Table, TableRow, TableCell
+from odf.text import P
 
 
 def listar_csvs(diretorio):
@@ -68,7 +71,7 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
     print("Decendio...")
     
   
-    #estacoes= [2244035]
+    estacoes= [2244035]
     #decendios = decendios.head(24)
     resultados = []
 
@@ -84,8 +87,6 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
             data_inicio = pd.to_datetime(selecao_estacao['INICIO'])
             data_fim = pd.to_datetime(selecao_estacao['FINAL'])
 
- 
-
             filtro = decendios[(decendios['INICIO'] <= data_fim) & (decendios['FINAL'] >= data_inicio)]
 
             dia =selecao_estacao['QTDDIAS']
@@ -94,13 +95,8 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
             filtro['dias_decendio'] = 0
             filtro['amplitude'] =classificar_aplitude(dia)
             
-
-
-
-
             diferenca=diferenca_dias(data_inicio, data_fim)+1
 
-
             quantidade_veranicos = len(filtro)  # Conta o número de linhas
             print(index,"- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -")
             print ('estacao: ',selecao_estacao , ' Qtd Dias: ', diferenca)
@@ -183,6 +179,7 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
                 dados.append({
                     'CODIGO': selecao_estacao['CODIGO'],
                     'DECENDIO': row['DECENDIO'],
+                    'KEY': row['DECENDIO'] + str(pd.to_datetime(row['INICIO']).year),
                     'AMPLITUDE': row['amplitude'],
                     'ANO': pd.to_datetime(row['INICIO']).year, 
                 })
@@ -200,7 +197,6 @@ def rodar_decendio(decendios,qtd_veranicos, estacoes, file):
 
 
 
-
 def transformar_decendio():
 
     origem = '42veranicosclassificacao' 
@@ -211,17 +207,159 @@ def transformar_decendio():
         df = pd.read_csv("./42veranicosclassificacao/"+file, sep=";")
         df_pivot = df.pivot(index="CODIGO", columns="DECENDIO", values="AMPLITUDE")
 
+
+        #df_pivot.reset_index(inplace=True)
+        #df_pivot.to_csv("./43descendiofinal/final"+file, sep=";", encoding="utf-8", index=False)
+
+
+#Definir o ano hidrológico
+def calcular_ano_hidrologico(data):
+    ano_atual = data.year 
+    if data.month >= 9:  # Setembro a Dezembro -> Ano atual/Ano seguinte
+        return f"{ano_atual}/{ano_atual + 1}"
+    else:  # Janeiro a Abril -> Ano anterior/Ano atual
+        return f"{ano_atual - 1}/{ano_atual}"
+import pandas as pd
+
+
+def gerarmatrizembraco():
+    print("gerar csv 45 ano veranicos..")
+    origem = '42veranicosclassificacao' 
+    files = listar_csvs(origem)
+
+    for file in files:
+        print(f"Encontrada pasta: ./{origem}/{file}")
+        estacao = pd.read_csv(f"./{origem}/{file}", delimiter=";", encoding="utf-8")
+        codigos = estacao['CODIGO'].unique()
+        
+        for codigo in codigos:
+            print(codigo)
+            ano_hidrologico = pd.read_csv("./decendio.csv", sep=";")   
+            # Converter INICIO para datetime
+            ano_hidrologico["INICIO"] = pd.to_datetime(ano_hidrologico["INICIO"], format="%d/%m/%Y")
+            # Criar coluna Decendio2 corretamente
+            ano_hidrologico["KEY"] = ano_hidrologico["DECENDIO"] + ano_hidrologico["INICIO"].dt.strftime("%Y")
+
+            # Aplicar a função corrigida
+            ano_hidrologico["ANO"] = ano_hidrologico["INICIO"].apply(calcular_ano_hidrologico)
+            ano_hidrologico["AMPLITUDE"] = 0
+            ano_hidrologico["ESTACAO"] = codigo
+            # Salvar CSV corrigido
+            file2= f"./47descendiofinal/{codigo}.csv"
+            if os.path.exists(file2): os.remove(file2)
+            ano_hidrologico.to_csv(file2, sep=";", encoding="utf-8", index=False)
+
+
+
+
+
+def gerarmatrizfinal():
+    print("preencehr com os dados veranicos..")
+    origem= '42veranicosclassificacao'
+    destino = '47descendiofinal' 
+
+    files = listar_csvs(origem)
+
+    for file in files:
+        print(f"Encontrada pasta: ./{origem}/{file}")
+        estacao = pd.read_csv(f"./{origem}/{file}", delimiter=";", encoding="utf-8")
+        codigos = estacao['CODIGO'].unique()
+        
+        for codigo in codigos:
+            print(codigo)
+            filedestino= f"./{destino}/{codigo}.csv"
+            print(filedestino)
+
+
+            destino_df = pd.read_csv(filedestino, delimiter=";", encoding="utf-8")
+            origem = estacao[estacao['CODIGO'] == codigo]
+
+
+            for index, row in origem.iterrows():
+                key = row['KEY']
+                amplitude = row['AMPLITUDE']
+                    
+                mask = destino_df['KEY'] == key
+                if mask.any():
+                    destino_df.loc[mask, 'AMPLITUDE'] = amplitude
+                                
+                # Salva o dataset de destino atualizado
+            destino_df.to_csv(filedestino, sep=";", index=False, encoding="utf-8")
+
+ 
+
+def exportarcalc():
+    csv_file = "teste.csv"
+    ods_file = "saida.ods"
     
-        df_pivot.reset_index(inplace=True)
-        df_pivot.to_csv("./43descendiofinal/final"+file, sep=";", encoding="utf-8", index=False)
+    # Ler o CSV
+    df = pd.read_csv(csv_file, delimiter=";", encoding="utf-8")
+    
+    # Criar documento ODS
+    ods = OpenDocumentSpreadsheet()
+    table = Table(name="Dados")
+    
+    # Adicionar linha do ESTACAO
+    estacao = "2022454"  # Valor fixo conforme exemplo
+    ano_hidrologico = f"ESTACAO: {estacao}"
+    row_ano = TableRow()
+    cell_ano = TableCell()
+    cell_ano.addElement(P(text=ano_hidrologico))
+    row_ano.addElement(cell_ano)
+    table.addElement(row_ano)
+    
+    # Preparar os anos hidrológicos únicos
+    anos = df['ANO'].unique()  # Pegar anos únicos
+    
+    # Adicionar linha de cabeçalho com os anos
+    row_periodo = TableRow()
+    # Primeira célula vazia para alinhamento
+    cell_vazia = TableCell()
+    cell_vazia.addElement(P(text="DECÊNDIO"))
+    row_periodo.addElement(cell_vazia)
+    
+    # Adicionar cada ano como cabeçalho
+    for ano in anos:
+        cell_ano = TableCell()
+        cell_ano.addElement(P(text=str(ano)))
+        row_periodo.addElement(cell_ano)
+    table.addElement(row_periodo)
+    
+    # Agrupar dados por decêndio
+    decendios = df['DECENDIO'].unique()
+
+    
+    # Adicionar os dados
+    for decendio in decendios:
+        table_row = TableRow()
+        
+        # Primeira célula com o nome do decêndio
+        cell_decendio = TableCell()
+        cell_decendio.addElement(P(text=decendio))
+        table_row.addElement(cell_decendio)
+        
+        # Adicionar valores para cada ano
+        for ano in anos:
+            # Filtrar o valor para o decêndio e ano específico
+            valor = df[(df['DECENDIO'] == decendio) & (df['ANO'] == ano)]['AMPLIUDE'].iloc[0] if not df[(df['DECENDIO'] == decendio) & (df['ANO'] == ano)].empty else 0
+            cell_valor = TableCell()
+            cell_valor.addElement(P(text=str(valor)))
+            table_row.addElement(cell_valor)
+        
+        table.addElement(table_row)
+    
+    # Adicionar a tabela ao documento
+    ods.spreadsheet.addElement(table)
+    
+    # Salvar o arquivo ODS
+    ods.save(ods_file)
+
 
 
 
 def carregar_decendios(file):
     print("Abrindo arquivo decendio.")
     dados_df =  pd.read_csv(file,  sep=';', decimal=',', parse_dates=['INICIO', 'FINAL'], dayfirst=True)
-
-    
     start_date = '1980-01-01'
     end_date = '2022-12-31'
     filtered_df = dados_df[(dados_df['INICIO'] >= start_date) & (dados_df['FINAL'] <= end_date)]