Anthony le 28 mars 2024 à 14:13

2024-03-28T14:13:39Z

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<pre>
import os
import csv
from datetime import timedelta

# Fonction pour convertir la durée en format HH:MM:SS
def convert_to_hms(duration):
duration_seconds = int(duration)
hours, remainder = divmod(duration_seconds, 3600)
minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
return f"{hours}h{minutes}m{seconds}s"

# Fonction pour convertir les kilooctets en gigaoctets et arrondir au centième
def convert_to_gb(data_volume):
return round(float(data_volume) / 1000000, 2) # 1 gigaoctet = 1 000 000 kilooctets

# Fonction pour agréger les données par client et caller
def aggregate_data(data):
client_data = {}
for row in data:
client_name = row['client_name']
caller = row['caller']
if client_name not in client_data:
client_data[client_name] = {}

if caller not in client_data[client_name]:
client_data[client_name][caller] = {
'caller': caller,
'duration': 0.0,
'price': 0.0,
'sva_service_cost': 0.0,
'data_volume': 0.0,
'categories': {} # Dictionnaire pour stocker les résultats par catégorie
}

client_data[client_name][caller]['duration'] += float(row['duration']) if row['duration'] else 0.0
client_data[client_name][caller]['price'] += float(row['price']) if row['price'] else 0.0
client_data[client_name][caller]['sva_service_cost'] += float(row['sva_service_cost']) if row['sva_service_cost'] else 0.0
client_data[client_name][caller]['data_volume'] += float(row['data_volume']) if row['data_volume'] else 0.0

# Mettre à jour les résultats par catégorie
category = row['category']
client_data[client_name][caller]['categories'][category] = client_data[client_name][caller]['categories'].get(category, 0) + 1

return client_data

# Fonction pour écrire les données agrégées dans un fichier CSV
def write_aggregated_data(client_data, file_name):
for client_name, client_info in client_data.items():
output_dir = os.path.splitext(file_name)[0] + "_split"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# Écrire le fichier résultant pour chaque client
output_file = os.path.join(output_dir, f"{client_name}.csv")
with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file, delimiter=';')
# Récupérer toutes les colonnes possibles
all_columns = set()
for caller_info in client_info.values():
all_columns.update(caller_info['categories'].keys())

# Supprimer les colonnes avec des données non significatives (toutes les valeurs à zéro)
significant_columns = [col for col in all_columns if any(caller_info['categories'].get(col, 0) != 0 for caller_info in client_info.values())]

# Écrire l'en-tête avec les colonnes significatives
header = ['caller', 'duration', 'price', 'sva_service_cost', 'data_volume'] + list(significant_columns)
writer.writerow(header)
# Écrire les données agrégées pour chaque caller du client
for caller, caller_info in client_info.items():
caller_info['duration'] = convert_to_hms(caller_info['duration'])
caller_info['data_volume'] = convert_to_gb(caller_info['data_volume'])
row = [
caller_info['caller'],
caller_info['duration'],
caller_info['price'],
caller_info['sva_service_cost'],
caller_info['data_volume']
]
# Ajouter les résultats par catégorie à la ligne
for category in significant_columns:
row.append(caller_info['categories'].get(category, 0))
writer.writerow(row)

print("Les fichiers traités ont été enregistrés avec succès dans le répertoire:", output_dir)

# Recherche de fichiers CSV dans le même répertoire que le script
csv_files = [file for file in os.listdir() if file.endswith('.csv')]
if not csv_files:
print("Aucun fichier CSV trouvé dans le répertoire.")
exit()

for file_name in csv_files:
# Lire le fichier CSV en spécifiant le séparateur
data = []
with open(file_name, 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file, delimiter=';')
for row in reader:
# Exclure les lignes dont le "caller" ne commence pas par '06' ou '07' ou contient un "master_number"
if row['caller'].startswith(('06', '07')) and not row['master_number']:
data.append(row)

# Agréger les données par client et caller
client_data = aggregate_data(data)

# Écrire les données agrégées dans un fichier CSV
write_aggregated_data(client_data, file_name)
</pre>

Discussion:SplitCDR - Historique des versions

Anthony le 28 mars 2024 à 14:13