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utils/filters.py

@@ -0,0 +1,108 @@
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+import os
+import sys
+
+
+def filter_by_date(df: pd.DataFrame, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
+    # filtra o dataframe por intervalo de datas (strings em formato ISO)
+    mask = (df['Data'] >= start_date) & (df['Data'] <= end_date)
+    return df.loc[mask]
+
+def filter_by_depth(df: pd.DataFrame, min_depth: float, max_depth: float) -> pd.DataFrame:
+    mask = (df['Profundidade'] >= min_depth) & (df['Profundidade'] <= max_depth)
+    return df.loc[mask]
+
+def filter_by_magnitude(df: pd.DataFrame, min_mag: float, max_mag: float, mag_type: str = 'L') -> pd.DataFrame:
+    def filter_mag(mags):
+        # Filtrar por tipo de magnitude específico
+        vals = [float(m['Magnitude']) for m in mags if m.get('Tipo') == mag_type]
+        if not vals: 
+            return False
+        # Se houver múltiplas magnitudes do mesmo tipo, usa o máximo para filtragem
+        mx = max(vals)
+        return min_mag <= mx <= max_mag
+
+    mask = df['Magnitudes'].apply(filter_mag)
+    return df.loc[mask]
+
+# -- t7 filters
+
+def filter_by_gap(df: pd.DataFrame, max_gap: float) -> pd.DataFrame:
+    # Filtra onde Gap <= max_gap
+    return df[df['Gap'] <= max_gap]
+
+def filter_by_quality(df: pd.DataFrame, quality: str) -> pd.DataFrame:
+    return df[df['Pub'] == quality]
+
+def filter_by_zone(df: pd.DataFrame, zone_type: str, zone_val: str) -> pd.DataFrame:
+    return df[df[zone_type] == zone_val]
+
+FILTER_MENU = """[1] Filtrar por Data (Inicio:Fim)
+[2] Filtrar por Gap (< Valor)
+[3] Filtrar por Qualidade (EPI)
+[4] Filtrar por Zona SZ
+[5] Filtrar por Zona VZ
+[6] Filtrar por Magnitude (Min:Max)
+[7] Filtrar por Profundidade (Min:Max)
+[R] Reset Filtros
+
+[Q] Voltar
+"""
+
+def filter_menu(db: pd.DataFrame, original_db: pd.DataFrame):
+    currDb = db
+    
+    while True:
+        os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
+        print("=== T7: Filtros ===")
+        print(f"Linhas actuais: {len(currDb)}")
+        print(FILTER_MENU)
+        usrIn = input("Opção: ").lower()
+        
+        
+        match usrIn:
+            case "1":
+                start = input("Data Inicio (YYYY-MM-DD): ")
+                end = input("Data Fim    (YYYY-MM-DD): ")
+                currDb = filter_by_date(currDb, start, end)
+            
+            case "2":
+                val = float(input("Gap Máximo: "))
+                currDb = filter_by_gap(currDb, val)
+            
+            
+            case "3":
+                confirm = input("Filtrar apenas eventos com Qualidade EPI? (s/n): ").lower()
+                if confirm == 's':
+                    currDb = filter_by_quality(currDb, "EPI")
+                else:
+                    print("Filtro não aplicado.")
+            
+            case "4":
+                val = input("Zona SZ (ex: SZ31): ")
+                currDb = filter_by_zone(currDb, "SZ", val)
+            
+            case "5":
+                val = input("Zona VZ (ex: VZ14): ")
+                currDb = filter_by_zone(currDb, "VZ", val)
+
+            case "6":
+                print("Filtrar por Magnitude Tipo 'L'")
+                min_m = float(input("Min Mag L: "))
+                max_m = float(input("Max Mag L: "))
+                
+                currDb = filter_by_magnitude(currDb, min_m, max_m, "L")
+
+            case "7":
+                min_d = float(input("Min Profundidade: "))
+                max_d = float(input("Max Profundidade: "))
+                currDb = filter_by_depth(currDb, min_d, max_d)
+                
+            case "r":
+                currDb = original_db.copy()
+                
+            case "q":
+                return currDb
+            case _:
+                pass