From 53eb9ff8350c8c0c8a93a362ab09a4f0557d5987 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: putro <putro@autistici.org>
Date: Sun, 12 Apr 2020 18:07:51 +0200
Subject: [PATCH] read zipped csv files

---
 README      | 11 ++++++-----
 openlamb.py |  3 +--
 2 files changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-)

diff --git a/README b/README
index 42fa447..0d33e4e 100644
--- a/README
+++ b/README
@@ -26,19 +26,20 @@ sensori_aria_2017.zip - 13M
 sensori_aria_2018.zip - 13M
 sensori_aria_2019.zip - 13M
 
-per visualizzarne i dati e' necessario scaricare l'intero file.
+per visualizzarne i dati e' necessario scaricare l'intero file e posizionarlo in una cartella, che di default e' csv/
+ma puo' essere modificata nel file openlamb.py
+non decomprimere i file zippati, vengono letti compressi.
+
 
 Quindi per l'analisi dei dati recenti e' piu' comodo lavorare con i dataset, per analisi storiche invece bisogna usare i csv
 
-i csv vanno scaricati manualmente (per ora) e messi nella cartella csv o in una cartella a scelta modificando il percorso specificato nel file openlamb.py
-
 sintassi:
 
   python openlamb.py --dataset 2018 2019 --sensori 6956 10320
     mostra i grafico per il dataset degli anni 2018 e 2019 per i sensori indicati
 
-  python openlamb.py --csv 2018.csv 2019.csv  --sensori 6956 10320
+  python openlamb.py --csv sensori_aria_2018.zip sensori_aria_2019.zip  --sensori 6956 10320
     mostra i grafico dei dati contenuti nei file 2018.csv e 2019.csv per i sensori indicati
 
-  python openlamb.py --dataset 2019 --csv 2019.csv --sensori 6956
+  python openlamb.py --dataset 2019 --csv sensori_aria_2019.zip --sensori 6956
     mostra il grafico del confronto dei dati nel dataset e nel file csv per il sensore indicato
diff --git a/openlamb.py b/openlamb.py
index a79602e..59ecfe0 100755
--- a/openlamb.py
+++ b/openlamb.py
@@ -94,7 +94,7 @@ def plot_dataframe(dataframe):
 def list_of_csv_files(dir_name):
     saved = getcwd()
     os.chdir(dir_name)
-    filelist = glob.glob('*.csv')
+    filelist = glob.glob('*.zip')
     chdir(saved)
     return filelist
 
@@ -136,7 +136,6 @@ def main():
         import stazioni
         s = stazioni.get_stazioni()
         for sensore in datamerged.columns[1:]:
-            print(sensore)
             location = s.loc[s['idsensore'] == sensore.split("-")[0], 'nomestazione'].iloc[0]
             print('Valore medio per il sensore %s %s: %s' % (sensore, location, datamerged[sensore].mean().round(1)))
         plot_dataframe(datamerged)