Lecture/Graphe des mesures à partir de la base de données DIMOMAINT - TRAITEMENT PYTHON

Objectif⚓

Le fichier 24_mxEXP_Mesures_.csv contient des mesures exportées à partir de DIMOMAINT MX de manière simple en utilisant l'export.

Le Le fichier 24_mxEXP_Mesures_.csv à été modifié avec des intitulés de colonnes compatibles avec le code PYTHON

On va calculer dans un code python les paramètres moyenne, valeur_mini, valeur_maxi, écart-type (les valeurs sont dans la colonne 'value' dans une procédure à partir d'un filtre sur le code de l'équipement (colonne 'EQ_code') et une fourchette de dates éventuelles (à partir de la colonne 'dt_mes')

Modules⚓

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import pandas as pd # module pandas --> gestion de données dataframes
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import matplotlib.pyplot as plt # module graphes

Lecture du fichier CSV et Filtrage des données⚓

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# Lecture du fichier CSV et stockage dans une structure pandas dataframe
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df = pd.read_csv("24_mxEXP_Mesures.csv")
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# Filtrage sur le coe de l'équipement et une période de mesure
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#filtered_df = df[(df['EQ_code'] == 'PDG-ESSAIS-03') & (df['dt_mes'] >= '202401010000') & (df['dtmes'] <= '202412312359')]
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# On appliquera un simple filtre sur le code
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filtered_df = df[(df['EQ_code'] == 'PDG-ESSAIS-03')]
Traitements des statistiques⚓
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average = filtered_df['value'].mean()
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minimum = filtered_df['value'].min()
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maximum = filtered_df['value'].max()
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std_deviation = filtered_df['value'].std()
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print('Moyenne:', average)
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print('Minimum:', minimum)
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print('Maximum:', maximum)
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print('Ecart-type:', std_deviation)
Interface graphe⚓
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temps = pd.to_datetime(filtered_df['dt_mes']) # La conversion est à revoir
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valeurs = filtered_df['value']
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# Préaprer l'objet graphe avec la série times en X, valeurs en Y
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plt.plot(temps, valeurs, label='Températures')
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# Ajouter une légende et des titres pour les séreies X et Y
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plt.legend()
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plt.xlabel('Temps')
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plt.ylabel('Températures')
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plt.title('Graphe des températures')
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plt.gcf().autofmt_xdate()
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# Afficher le graphe
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plt.show()