Merge branch 'feature/17_filtres_num' into dev
This commit is contained in:
+18
-7
@@ -7,6 +7,7 @@ from dotenv import load_dotenv
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from src.utils import (
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add_annuaire_link,
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add_resource_link,
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booleans_to_strings,
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format_number,
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lf,
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@@ -29,8 +30,6 @@ lf = lf.drop(
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[
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"titulaire_siren",
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"acheteur_siren",
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"typeGroupementOperateurs",
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"sourceOpenData",
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"donneesActuelles",
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]
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)
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@@ -45,6 +44,9 @@ lf = lf.fill_null("")
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# Ajout des liens vers l'annuaire
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lf = add_annuaire_link(lf)
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# Ajout des liens open data
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lf = add_resource_link(lf)
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schema = lf.collect_schema()
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@@ -101,13 +103,13 @@ 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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@@ -222,11 +224,20 @@ def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp)
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State("table", "hidden_columns"),
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prevent_initial_call=True,
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)
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def download_data(n_clicks, hidden_columns):
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def download_data(n_clicks, hidden_columns: list = None):
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df_to_download = df_filtered.clone()
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print(df_to_download.columns)
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# Rétablissement des colonnes source et sourceOpenData (voir add_resource_link)
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df_to_download = df_to_download.with_columns(
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pl.col("source").str.extract(r'href="(.*?)"').alias("sourceOpenData"),
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pl.col("source").str.extract(r'">(.*?)<').alias("source"),
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)
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# Les colonnes masquées sont supprimées
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df_to_download = df_to_download.drop(hidden_columns)
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if hidden_columns:
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df_to_download = df_to_download.drop(hidden_columns)
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def to_bytes(buffer):
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df_to_download.write_excel(buffer, worksheet="DECP")
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+19
-5
@@ -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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@@ -31,14 +33,25 @@ 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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return [None] * 3
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def add_annuaire_link(dff: pl.LazyFrame):
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dff = dff.with_columns(
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def add_resource_link(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
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lff = lff.with_columns(
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(
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'<a href="' + pl.col("sourceOpenData") + '">' + pl.col("source") + "</a>"
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).alias("source")
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)
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lff = lff.drop("sourceOpenData")
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return lff
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||||
def add_annuaire_link(lff: pl.LazyFrame):
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lff = lff.with_columns(
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||||
pl.when(pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
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||||
.then(
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||||
'<a href = "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/'
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||||
@@ -50,7 +63,7 @@ def add_annuaire_link(dff: pl.LazyFrame):
|
||||
.otherwise(pl.col("titulaire_id"))
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.alias("titulaire_id")
|
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)
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||||
dff = dff.with_columns(
|
||||
lff = lff.with_columns(
|
||||
(
|
||||
'<a href = "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/'
|
||||
+ pl.col("acheteur_id")
|
||||
@@ -59,7 +72,7 @@ def add_annuaire_link(dff: pl.LazyFrame):
|
||||
+ "</a>"
|
||||
).alias("acheteur_id")
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)
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||||
return dff
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return lff
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||||
def booleans_to_strings(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
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@@ -105,8 +118,9 @@ 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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