def __init__(self):
self.df_estacion = pd.read_csv(self.ruta_estacion,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_produccion = pd.read_csv(self.ruta_produccion,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_finca = pd.read_csv(self.ruta_finca,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_temperatura = pd.read_csv(self.ruta_temperatura,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_radiacion = pd.read_csv(self.ruta_radiacion,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_redes = pd.read_csv(self.ruta_redes,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_estaciones_pronostico = pd.read_csv(
self.ruta_estaciones_pronostico,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_proyeccion = pd.read_csv(self.ruta_pronostico,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_variedad_color = pd.read_excel(self.ruta_colores)
self.df_fechas = pd.read_excel(self.ruta_fechas)
self.df_clima = None
self.data_filter = Data_filter()
def actualizar_filtro_variedades(radio_variedades):
data_filter = Data_filter()
if radio_variedades == 3:
return data_filter.get_miniclaveles()
elif radio_variedades == 2:
return data_filter.get_claveles()
else:
return data_filter.get_miniclaveles() + data_filter.get_claveles()
class __file_access:
ruta_datos = r"C:\\Users\\bolemm01\\OneDrive - CSG Systems Inc\\Desktop\\DS4A\DS4A_COPY\\DS4A_FINAL_PROJECT\\data\\"
#ruta_aws = "/home/ec2-user/DS4A/data/"
ruta_estacion = ruta_datos + 'estacion.csv'
ruta_produccion = ruta_datos + 'produccion_color.csv'
ruta_finca = ruta_datos + 'finca.csv'
ruta_temperatura = ruta_datos + 'temperatura.csv'
ruta_radiacion = ruta_datos + 'radiacion.csv'
ruta_redes = ruta_datos + 'result_nn1.csv'
ruta_weather = ruta_datos + 'weather.csv'
ruta_estaciones_pronostico = ruta_datos + 'estaciones_pronostico.csv'
ruta_pronostico = ruta_datos + 'resultado_final.csv'
ruta_colores = ruta_datos + 'variedad_color.xlsx'
ruta_fechas = ruta_datos + 'fechas.xlsx'
#ruta_clima = ruta_datos + '\\clima.csv'
def __init__(self):
self.df_estacion = pd.read_csv(self.ruta_estacion,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_produccion = pd.read_csv(self.ruta_produccion,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_finca = pd.read_csv(self.ruta_finca,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_temperatura = pd.read_csv(self.ruta_temperatura,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_radiacion = pd.read_csv(self.ruta_radiacion,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_redes = pd.read_csv(self.ruta_redes,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_estaciones_pronostico = pd.read_csv(
self.ruta_estaciones_pronostico,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_proyeccion = pd.read_csv(self.ruta_pronostico,
delimiter=',',
low_memory=False)
self.df_variedad_color = pd.read_excel(self.ruta_colores)
self.df_fechas = pd.read_excel(self.ruta_fechas)
self.df_clima = None
self.data_filter = Data_filter()
def realizar_filtro_fechas(self, df, fecha):
rango_fechas = self.data_filter.get_rango_fechas()
if rango_fechas['fecha_inicio']:
if not df[df[fecha] >= rango_fechas['fecha_inicio']].empty:
df = df[df[fecha] >= rango_fechas['fecha_inicio']]
if rango_fechas['fecha_fin']:
if not df[df[fecha] <= rango_fechas['fecha_fin']].empty:
return df[df[fecha] <= rango_fechas['fecha_fin']]
else:
return df
else:
return df
def realizar_filtro_fincas(self, df, finca):
if not self.data_filter.get_fincas():
return df
else:
return df[df[finca].isin(self.data_filter.get_fincas())]
def realizar_filtro_finca(self, df, finca):
if not self.data_filter.get_finca():
return df
else:
return df[df[finca].isin([self.data_filter.get_finca()])]
def realizar_filtro_colores(self, df, color):
if not self.data_filter.get_colores():
return df
else:
return df[df[color].isin(self.data_filter.get_colores())]
def realizar_filtro_color(self, df, color):
if not self.data_filter.get_color():
return df
else:
return df[df[color].isin([self.data_filter.get_color()])]
def realizar_filtro_estaciones(self, df, estacion):
if not self.data_filter.get_estaciones():
return df
else:
return df[df[estacion].isin(self.data_filter.get_estaciones())]
def realizar_filtro_estacion(self, df, estacion):
if not self.data_filter.get_estacion():
return df
else:
return df[df[estacion].isin([self.data_filter.get_estacion()])]
def realizar_filtro_variedades(self, df, variedad):
if not self.data_filter.get_variedades():
return df
else:
return df[df[variedad].isin(self.data_filter.get_variedades())]
def realizar_filtro_variedad(self, df, variedad):
if not self.data_filter.get_variedad():
return df
else:
return df[df[variedad].isin([self.data_filter.get_variedad()])]
def get_df_estacion(self):
return self.df_estacion
def get_df_produccion(self):
retorno = self.df_produccion.copy()
retorno = self.realizar_filtro_fincas(retorno, 'finca')
retorno = self.realizar_filtro_variedades(retorno, 'variedad')
retorno = self.realizar_filtro_colores(retorno, 'Color')
retorno = self.realizar_filtro_fechas(retorno, 'anosemana')
return retorno
def get_df_clima(self):
return self.df_clima
def get_df_finca(self):
return self.df_finca
def get_df_temperatura(self):
retorno = self.df_temperatura.copy()
retorno = self.realizar_filtro_fechas(retorno, 'Fecha')
return retorno
def get_df_radiacion(self):
retorno = self.df_radiacion.copy()
retorno = self.realizar_filtro_fechas(retorno, 'Fecha')
return retorno
def get_df_redes(self):
retorno = self.df_redes.copy()
retorno = self.realizar_filtro_fechas(retorno, 'dia')
retorno = self.realizar_filtro_finca(retorno, 'finca')
retorno = self.realizar_filtro_color(retorno, 'Color')
return retorno
def get_filtros_clima(self):
retorno = {}
retorno['estacion'] = self.data_filter.get_estacion()
retorno['rango_clima'] = self.data_filter.get_rango_clima()
return retorno
def get_lista_variedades(self, tipo_filtro):
if tipo_filtro == 3:
retorno = self.data_filter.get_miniclaveles()
elif tipo_filtro == 2:
retorno = self.data_filter.get_claveles()
else:
retorno = self.data_filter.get_miniclaveles(
) + self.data_filter.get_claveles()
return retorno
def get_lista_variedades_produccion(self, tipo_filtro):
retorno = self.get_df_produccion()
retorno = retorno['variedad'].isin(
self.get_lista_variedades(tipo_filtro))['variedad'].unique()
return retorno
def get_df_proyeccion(self):
retorno = self.df_proyeccion.copy()
retorno = self.realizar_filtro_fechas(retorno, 'dia')
retorno = self.realizar_filtro_finca(retorno, 'finca')
retorno = self.realizar_filtro_color(retorno, 'Color')
retorno = self.realizar_filtro_variedad(retorno, 'tipo')
return retorno
def get_df_estaciones_pronostico(self):
retorno = self.df_estaciones_pronostico.copy()
retorno = self.realizar_filtro_estacion(retorno, 'finca')
return retorno
def actualizar_estacion(estacion):
data_filter = Data_filter()
data_filter.set_estacion(estacion)
def actualizar_rango_clima(rango_clima):
data_filter = Data_filter()
data_filter.set_rango_clima(rango_clima)
def actualizar_variedades(variedades):
data_filter = Data_filter()
data_filter.set_variedades(variedades)
def actualizar_colores(colores):
data_filter = Data_filter()
data_filter.set_colores(colores)
def actualizar_fincas(fincas):
data_filter = Data_filter()
data_filter.set_fincas(fincas)
def actualizar_fechas(fecha_inicio, fecha_fin):
data_filter = Data_filter()
data_filter.set_rango_fechas(fecha_inicio, fecha_fin)
from dash.dependencies import Input, Output
from components.data_access.data_filter import Data_filter
from components.views.descriptive import *
#from components.tabs import *
data_filter = Data_filter()
def register_descriptive_callbacks(app):
# callback figura producción vs edad
@app.callback(Output('fig_desc_prod_edad', 'figure'), [
Input("date_filter0", "start_date"),
Input("date_filter0", "end_date"),
Input("categoria0", "value"),
Input("categoria-color0", "value"),
Input("nivelCritica0", "value")
])
def actualizar_figura_produccion(fecha_inicio, fecha_fin, fincas, colores,
variedades):
actualizar_fechas(fecha_inicio, fecha_fin)
actualizar_fincas(fincas)
actualizar_colores(colores)
actualizar_variedades(variedades)
fig_desc_prod_edad = get_prod_edad()
return fig_desc_prod_edad
# callback mapa de fincas
@app.callback(Output('mapFincas', 'srcDoc'), [
Input("date_filter0", "start_date"),
Input("date_filter0", "end_date"),
Input("categoria0", "value"),
def actualizar_tipo_variedad(tipo_variedad):
data_filter = Data_filter()
if tipo_variedad == 1:
data_filter.set_variedad('Carnation')
elif tipo_variedad == 2:
data_filter.set_variedad('Minicarnation')
