Discussion:SplitCDR

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)