updated openlamb to read data online or from csv files

README

@@ -26,9 +26,19 @@ 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 e processarlo.
+per visualizzarne i dati e' necessario scaricare l'intero file.
 
 Quindi per l'analisi dei dati recenti e' piu' comodo lavorare con i dataset, per analisi storiche invece bisogna usare i csv
 
-openlamb usa i dataset,
+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
-in futuro ci sara' una versione che lavorera' con i csv
+
+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
+    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
+    mostra il grafico del confronto dei dati nel dataset e nel file csv per il sensore indicato

openlamb.py

@@ -1,15 +1,17 @@
 #!/usr/bin/env python
-# pylint: skip-file
 
 import argparse
 import traceback
 import sys
-import subprocess
 import pandas as pd
 import numpy as np
 from sodapy import Socrata
 import matplotlib.pyplot as plt
+import glob
+import os
+from os import getcwd, chdir
 
+path_to_csv_files = "csv/"
 
 datasets_ambiente = {"2020": "nicp-bhqi",
                      "2019": "kujm-kavy",
@@ -21,76 +23,125 @@ def _connect():
     client = Socrata("www.dati.lombardia.it", None)
     return client
 
-def process_dataset(dataset, sensore):
+
+def read_data_online(dataset, sensore):
     client = _connect()
-    results = client.get(dataset, IdSensore=sensore)
+    return client.get(dataset, IdSensore=sensore)
+
+
+def read_data_from_csv(datafile):
+    return pd.read_csv("csv/" + datafile, usecols=['IdSensore', 'Data', 'Valore', 'Stato', 'idOperatore'])
+
+
+def process(dati, sensore, csv):
+    """ processa i dati per un sensore da un dataset o un file csv e restituisce un dataframe """
+    print('Sto processando i dati del sensore %s per l\'origine dati %s...' % (sensore, dati))
+    if csv:
+        results = read_data_from_csv(dati)
+    else:
+        results = read_data_online(dati, sensore)
     results_df = pd.DataFrame.from_records(results)
+    results_df.columns = [x.lower() for x in results_df.columns]
     try:
+        results_df = results_df.astype({'idsensore': 'int64'})
+        results_df = results_df[results_df['idsensore'] == int(sensore)]
         results_df = results_df.astype({'valore': 'float64'})
-    except:
-        print('\nspiacente, dati non disponibili per il sensore %s') % sensore
-        sys.exit(-1)
         results_df["data"] = pd.to_datetime(results_df["data"])
         results_df = results_df.replace(-9999, np.nan)
+    except:
+        print('\nERRORE: dati non disponibili per il sensore %s\n') % sensore
+        traceback.print_exc()
+        sys.exit(-1)
     results_df.sort_values(by=['data'], inplace=True)
     results_df.rename(columns={'valore': sensore}, inplace=True)
-    results_df.drop(columns=['idoperatore', 'idsensore', 'stato'], inplace = True)
+    results_df.drop(columns=['idoperatore', 'idsensore', 'stato'],
+                    inplace=True)
     return results_df
 
 
 def merge_df(dataframes, sensori):
+    """ fonde diversi dataframes in un dataframe unico con un sensore per colonna """
     df = dataframes[sensori[0]]
     for sensore in sensori[1:]:
         df = pd.merge(df, dataframes[sensore])
     return df
 
 
-def get_dataframes(datasets, sensori):
+def get_dataframes(dati_csv, dati, sensori):
+    """ salva in un dict i dataframes dei vari sensori richiesti """
     dataframes = {}
     for sensore in sensori:
-        df = process_dataset(datasets[0], sensore)
+        if dati_csv:
-        for dataset in datasets[1:]:
+            df = process(dati_csv[0], sensore, True)
-            df = pd.concat([df, process_dataset(dataset, sensore)], axis=0)
+            for d in dati_csv[1:]:
+                df = pd.concat([df, process(d, sensore, True)], axis=0)
+            df.rename(columns={sensore: sensore + "-csv"}, inplace=True)
+            dataframes[sensore + "-csv"] = df
+        if dati:
+            df = process(dati[0], sensore, False)
+            for d in dati[1:]:
+                df = pd.concat([df, process(d, sensore, False)], axis=0)
             dataframes[sensore] = df
     return dataframes
 
 
 def plot_dataframe(dataframe):
     dataframe.plot(x='data')
-    plt.axhline(y=50, color='black', linestyle='-', label='24-hour average EU limit')
+    plt.axhline(y=50, color='black', linestyle='-', label='EU limit')
     plt.show()
 
 
-def main():
+def list_of_csv_files(dir_name):
+    saved = getcwd()
+    os.chdir(dir_name)
+    filelist = glob.glob('*.csv')
+    chdir(saved)
+    return filelist
 
+
+def main():
     parser = argparse.ArgumentParser()
-    parser.add_argument("--dataset", nargs='+', required=True, help="ricerca dei datasets")
+    parser.add_argument("--dataset", nargs='+', required=False,
-    parser.add_argument('--sensori', nargs='+', required=True, help="specifica i sensori")
+                        help="ricerca dei datasets")
+    parser.add_argument("--csv", nargs='+', required=False,
+                        help="ricerca nei files csv")
+    parser.add_argument('--sensori', nargs='+', required=True,
+                        help="cerca i dati di questi sensori")
     args = parser.parse_args()
 
     try:
-        datasets = []
+        dati_csv = []
+        csv_files = list_of_csv_files(path_to_csv_files)
+        if args.csv:
+            if "all" in args.csv:
+                dati_csv = csv_files
+            else:
+                for d in args.csv:
+                    if d in csv_files:
+                        dati_csv.append(d)
+                    else:
+                        print("spiacente, ma il file csv %s non e' disponibile nel "
+                              "percorso indicato:  %s" % (d, path_to_csv_files))
+                        sys.exit(-1)
+        dati = []
+        if args.dataset:
             if "all" in args.dataset:
                 for k in datasets_ambiente.keys():
-                datasets.append(datasets_ambiente[k])
+                    dati.append(datasets_ambiente[k])
             else:
                 for d in args.dataset:
-                datasets.append(datasets_ambiente[d])
+                    dati.append(datasets_ambiente[d])
-        sensori = args.sensori
+        dataframes = get_dataframes(dati_csv, dati, args.sensori)
-        dataframes = get_dataframes(datasets, sensori)
+        datamerged = merge_df(dataframes, dataframes.keys())
-        datamerged = merge_df(dataframes, sensori)
         import stazioni
         s = stazioni.get_stazioni()
-        for sensore in sensori:
+        for sensore in datamerged.columns[1:]:
-            location = s.loc[s['idsensore'] == sensore, 'nomestazione'].iloc[0]
+            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)
-        
-
     except KeyError:
-        print("\nErrore:")
+        print("\nKeyError: forse hai specificato un dataset che non esiste ?")
-        #print("Datasets disponibili:")
-        #print('\n'.join([str(lst) for lst in sorted(datasets_ambiente.keys())]))
         traceback.print_exc()
     except KeyboardInterrupt:
         print("program terminated by user")
@@ -102,5 +153,6 @@ def main():
         print("\nReport this to putro@autistici.org")
         sys.exit()
 
+
 if __name__ == '__main__':
     main()