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Shino
2025-11-09 22:57:16 -01:00
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commit 599e456fcf
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55
earthquakes.py
View File

@@ -2,6 +2,7 @@
# pyright: basic
import os
from datetime import datetime
import pandas as pd
@@ -13,11 +14,10 @@ MENU ="""[1] Criar a base de dados
[2] Atualizar uma entrada
[3] Apagar um evento
[4] Apagar uma entrada de um evento
[5] Visualizar uma entrada
[5] Visualizar um evento
[6] Guardar como JSON
[7] Guardar como CSV
[8] Estatísticas
[9] Atualizar uma entrada de um evento
[Q] Sair
"""
@@ -78,9 +78,22 @@ def main():
case "2":
if db is not None:
continue
else:
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
crud.read_ids(db)
eid_choice = _get_usr_input("Escolhe o ID: ", int)
if not _event_exists(db, eid_choice):
retInfo = "ID do event não encontrado!"
else:
table = crud.get_table(db, eid_choice)
crud.show_table(table)
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a atualizar: ", int)
new_data = {}
for col in crud.TABLE_READ_RET:
val = _get_usr_input(f"Novo valor para {col} (Enter para manter o valor atual): ")
if val is not None:
new_data[col] = val
crud.update_table_row(db, row_choice, new_data)
case "3":
if db is not None:
@@ -111,13 +124,10 @@ def main():
table = crud.get_table(db, eid_choice)
_prettify_event(table)
crud.show_table(table)
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a apagar:", int)
# TODO: balizar a escolha para apenas as linhas do evento em questao
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a apagar:", int)
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a apagar:", int)
# TODO: balizar a escolha para apenas as linhas do evento em questao
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a apagar: ", int)
db = crud.delete_table_row(db, eid_choice, row_choice)
new_table = crud.get_table(db, eid_choice)
crud.show_table(new_table)
@@ -137,6 +147,7 @@ def main():
else:
table = crud.get_table(db, choice)
_prettify_event(table)
crud.show_table(table)
input()
@@ -167,25 +178,6 @@ def main():
else:
retInfo = "Base de dados não encontrada!"
case "9":
if db is not None:
crud.read_ids(db)
eid_choice = _get_usr_input("Escolhe o ID: ", int)
if not _event_exists(db, eid_choice):
retInfo = "ID do event não encontrado!"
else:
table = crud.get_table(db, eid_choice)
crud.show_table(table)
row_choice = _get_usr_input("Escolhe a linha a atualizar: ", int)
new_data = {}
for col in crud.TABLE_READ_RET:
val = _get_usr_input(f"Novo valor para {col} (Enter para manter o valor atual): ")
if val is not None:
new_data[col] = val
crud.update_table_row(db, row_choice, new_data)
case "q":
isRunning = False
continue
@@ -220,11 +212,6 @@ def _prettify_event(df):
preambleInfo = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
stations = df[["Estacao", "Componente", "Tipo Onda", "Amplitude"]]
info = df.drop_duplicates(subset="Data", keep="first")
stations = df[["Estacao", "Componente", "Tipo Onda", "Amplitude"]]
data = datetime.fromisoformat(info.Data.values[0]).strftime("%c")
print(f"Região: {info["Regiao"].values[0]}\nData: {data}\nLatitude: {info.Lat.values[0]}\nLongitude: {info.Long.values[0]}"
+ f"\nProfundidade: {info.Prof.values[0]}\nTipo de evento: {info['Tipo Ev'].values[0]}\n")
info = df.drop_duplicates(subset="Data", keep="first")
data = datetime.fromisoformat(info.Data.values[0]).strftime("%c")
print(f"Região: {info["Regiao"].values[0]}\nData: {data}\nLatitude: {info.Lat.values[0]}\nLongitude: {info.Long.values[0]}"
+ f"\nProfundidade: {info.Prof.values[0]}\nTipo de evento: {info['Tipo Ev'].values[0]}\n")

22
utils/crud.py
View File

@@ -1,29 +1,37 @@
# pyright: basic
import pandas as pd
from . import parser
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 150)
# -- globals
HEADER_COLS = ["Data", "Distancia", "Tipo Ev", "Lat", "Long", "Prof", "Magnitudes"]
TABLE_READ_RET = ["Data", "Lat", "Long", "Distancia", "Tipo Ev", "Amplitude"]
TABLE_READ_RET = ["Estacao","Componente","", "Amplitude"]
# -- helper funcs
def _get_uniques(df) -> pd.DataFrame:
return df.get(["ID", "Data", "Regiao"]).drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
def _show_events(df):
for (_, row) in df.iterrows():
print(f"{row["ID"]}: {row["Regiao"]}")
# -- main
def read_ids(df):
ids = _get_uniques(df)
_show_events(ids)
def get_unique_events_table(df):
return df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
def read_header(df, event_id):
# Informações do header do evento
row = df[df["ID"] == event_id].iloc[0]
@@ -37,12 +45,13 @@ def read_header(df, event_id):
infoString = f"Header do evento {event_id}:\n" + "\n".join(info)
return infoString
def show_table(df, retCols=TABLE_READ_RET):
print(df.loc[:,retCols])
def get_table(df, event_id):
rows = df[df["ID"] == event_id]
rows = rows.drop("ID", axis=1)
return rows
@@ -61,12 +70,14 @@ def read_table_row(df, event_id, row_number_1):
info.append(f"{i+1} {col}: {row[col]}")
return f"Linha {row_number_1:02d} do evento {event_id}:\n" + "\n".join(info)
def update_table_row(df, row_line, new_data):
for key, value in new_data.items():
if key in df.columns:
df.loc[row_line, key] = value
return f"Linha {row_line} do evento atualizada com sucesso."
def update_header(df, event_id, new_data):
# atualiza o header de um evento
for key, value in new_data.items():
@@ -74,17 +85,20 @@ def update_header(df, event_id, new_data):
df.loc[(df["ID"] == event_id) | df.iloc[0], key] = value
return f"Header do evento {event_id} atualizado com sucesso."
def delete_event(df, event_id):
# Apaga um evento inteiro (header + tabela)
new_df = df.drop(df[df["ID"] == event_id].index)
print(f"Evento {event_id} apagado!")
return new_df
def delete_table_row(df, event_id, row_number):
# Apaga uma linha específica da tabela do evento
new_df = df.drop([row_number]).reset_index(drop=True)
return new_df
def create_blank_event(df, event_id):
# Criar um evento vazio com linha de header e 1 linha de coluna
df.loc[df["ID"] >= event_id, "ID"] += 1
@@ -98,7 +112,7 @@ def create_blank_event(df, event_id):
return new_df
def create_table_row(df, event_id, row_number_1):
event_rows = df[df["ID"] == event_id]
if event_rows.empty:

38
utils/stats.py
View File

@@ -5,7 +5,7 @@ import os
import pandas as pd
import numpy as np
STAT_HEADER ="""=== Earthquakes ===
STAT_HEADER ="""=== Terramotos ===
== Estatísticas ==
"""
@@ -51,12 +51,14 @@ def stat_menu(df: pd.DataFrame):
match usrIn:
case "1":
# TODO: verificar se estamos a tratar de numeros ou strings
c = filter_submenu("Média")
if c is not None:
retValue = average(df, c)
print(f"A média de {c} é {retValue}")
if retValue:
print(f"A média de {c} é {retValue}")
else:
print("Um erro aconteceu. Nada a apresentar de momento.")
else:
continue
@@ -65,17 +67,22 @@ def stat_menu(df: pd.DataFrame):
if c is not None:
retValue = variance(df, c)
print(f"A variância dos dados de {c} é {retValue}")
if retValue:
print(f"A variância dos dados de {c} é {retValue}")
else:
print("Um erro aconteceu. Nada a apresentar de momento.")
else:
continue
case "3":
# TODO: verificar se estamos a tratar de numeros ou strings
c = filter_submenu("Desvio Padrão")
if c is not None:
retValue = std_dev(df, c)
print(f"O desvio padrão de {c} é {retValue}")
if retValue:
print(f"O desvio padrão de {c} é {retValue}")
else:
print("Um erro aconteceu. Nada a apresentar de momento.")
else:
continue
@@ -112,7 +119,7 @@ def stat_menu(df: pd.DataFrame):
case _:
pass
input("Clica Enter para continuar")
input("Clica `Enter` para continuar")
def average(df: pd.DataFrame, filter_by):
@@ -121,8 +128,10 @@ def average(df: pd.DataFrame, filter_by):
if filter_by == "Magnitudes":
values = _unpack_mags(values)
return np.average(values)
try:
return np.average(values)
except:
return None
def variance(df, filter_by):
@@ -132,7 +141,10 @@ def variance(df, filter_by):
if filter_by == "Magnitudes":
values = _unpack_mags(values)
return np.var(values)
try:
return np.var(values)
except:
return None
def std_dev(df, filter_by):
@@ -142,7 +154,10 @@ def std_dev(df, filter_by):
if filter_by == "Magnitudes":
values = _unpack_mags(values)
return np.std(values)
try:
return np.std(values)
except:
return None
def max_v(df, filter_by):
@@ -164,6 +179,7 @@ def min_v(df, filter_by):
return np.min(values)
def moda(df, filter_by):
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep='first')
values = events[filter_by].to_numpy()