Gestion des filtres numériques < et > #17
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@@ -99,13 +99,13 @@ layout = [
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Vous pouvez appliquer un filtre pour chaque colonne en entrant du texte sous le nom de la colonne, puis en tapant sur `Entrée`.
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- Champs textuels : la recherche est insensible à la casse (majuscules/minuscules).
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- Champs numériques : possibilité d'ajouter < ou > devant le chiffre recherché pour chercher des valeurs inférieures ou supérieur.
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- Champs numériques : vous pouvez soit taper un nombre pour trouver les valeurs égales, soit le précéder de > ou < pour filtrer les valeurs supérieures ou inférieures.
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Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont perdus quand vous rafraîchissez la page.
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Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont remis à zéro quand vous rafraîchissez la page.
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**Télécharger le résultat**
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Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres en cliquant sur Télécharger au format Excel.
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Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres et tris, pour les colonnes affichées, en cliquant sur Télécharger au format Excel.
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Si vous téléchargez un volume important de données, il se peut que vous attendiez quelques minutes avant le début du téléchargement.
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"""
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+5
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@@ -12,6 +12,8 @@ load_dotenv()
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operators = [
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["s<", "<"],
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["s>", ">"],
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["i<", "<"],
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["i>", ">"],
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["icontains", "contains"],
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]
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@@ -31,6 +33,7 @@ def split_filter_part(filter_part):
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name_part = name_part.strip()
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value = value_part.strip()
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name = name_part[name_part.find("{") + 1 : name_part.rfind("}")]
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print("=>", name, operator_group[1], value)
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return name, operator_group[1], value
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@@ -105,8 +108,9 @@ def get_decp_data() -> pl.LazyFrame:
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df: pl.DataFrame = pl.read_parquet(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
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lff: pl.LazyFrame = df.lazy()
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# Remplacement des valeurs numériques par des chaînes de caractères
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lff = numbers_to_strings(lff)
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# lff = numbers_to_strings(lff)
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# Tri des marchés par date de notification
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lff = lff.sort(by=["datePublicationDonnees"], descending=True, nulls_last=True)
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