from Importcsv import Import
from EstimateurSomme import EstimateurSomme
from Pipeline import Pipeline
import os

folder = "C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/"


## Question 1): Quel est le nombre total d'hospitalisation dues au covid-19?
#on crée la table
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
#on crée la pipeline
Question1=Pipeline(table)
Question1.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_hosp'))
res1=Question1.applique()
#on retourne le résultat
print("le nombre total d'hospitalisations':")
print(res1[0].contenu)

## Question 2) Combien de nouvelles hospitalisations ont eu lieu ces 7 derniers jours dans chaque département?
#on crée la table
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('incid_hosp')
#on crée la pipeline
Question2=Pipeline(table)
Question2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-05','2021-05-12'))
Question2.applique()
#on fait des modifications pour obtenir la somme par departements
tabledep=Import.creecsv(folder,filename)
TransformationSelectionVariables(['dep']).transform(tabledep)
tableres = Table(['dep'],tabledep.contenu[0:101])
indhosp = table.colonnes.index('incid_hosp')
inddep = table.colonnes.index('dep')
col = [0 for k in range(101)]
for ligne in table.contenu:
    indice = tableres.contenu.index([ligne[inddep]])
    col[indice]+= ligne[indhosp]
tableres.ajoutcol('nouv_hosp_hebdo',col)
print("le tableau de résultat:")
print(tableres.contenu)

#on exporte le tableau dans le dossier où sont les données
os.chdir(folder)
tableres.export('tableres.csv')




##Question 3) Comment évolue la moyenne des nouvelles hospitalisations journalières de cette semaine par rapport à celle de la semaine dernière?
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
# Semaine1
debut_semaine1='2021-04-28'
fin_semaine1='2021-05-04'



pip2=Pipeline(table)
pip2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour',debut_semaine1,fin_semaine1))
pip2.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res2=pip2.applique()
print("le résultat pour la semaine dernière :")
print(res2[1].contenu)
#on trouve 14,11


# Semaine2
debut_semaine2='2021-05-05'
fin_semaine2='2021-05-12'
table=Import.creecsv(folder,filename)

Table3=Pipeline(table)
Table3.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour',debut_semaine2,fin_semaine2))
Table3.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res3=Table3.applique()
print("le résultat pour cette semaine :")
print(res3[1].contenu)
#on trouve 10,46

##Question 4)Quel est le résultat de k-means avec k = 3 sur les données des départements du mois de Janvier 2021, lissées avec une moyenne glissante de 7 jours?
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
pip4 = Pipeline(table)
pip4.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-01-01','2021-01-31'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_hosp'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_rea'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_dc'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_rad'))
pip4.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep','jour','moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
pip4.ajout_etape(EstimateurKmeans(3,['moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
res4 = pip4.applique()

#on exporte le tableau dans le dossier où sont les données
os.chdir(folder)
table.export('K-means.csv')


##Question 5)Combien de nouvelles admissions en réanimation ont eu lieu pendant la semaine suivant les vacances de la Toussaint de 2020?
filename = "VacancesScolaires.json"
table5=Import.creejson(folder,filename) # Cela nous retourne une liste de deux tables, la table du calendrier et celle des académies
# On récupère seulement celle des académies
table5_calendar=table5[0]
table5_calendar.contenu=table5_calendar.contenu[1:]
pip5=Pipeline(table5_calendar)
# On commence par faire un fenetrage sur le l'année 2020
pip5.ajout_etape(TransformationTemporelle('Debut','2020-01-01','2020-12-31'))
pip5.applique()
# Etape 2 : On récupère les dates des vacances dce la Toussaint
indvac=table5_calendar.colonnes.index('Description')
ind_debut=table5_calendar.colonnes.index('Debut')
ind_fin=table5_calendar.colonnes.index('Fin')
for ligne in table5_calendar.contenu:
    if ligne[indvac] == 'Vacances de la Toussaint':
        date_debut=ligne[ind_debut]
        date_fin=ligne[ind_fin]
        break
# On selectionne la semaine suivant les vacances de la Toussaint
folder = "C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/"
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('incid_rea')
pip6=Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour',date_fin,delta=7))
pip6.applique()
pip6.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_rea'))
res6=pip6.applique()
print(res6[0].contenu)

## Question 6) Quel est le nombre de décès(à l'hopital) totaux à ce jour par région et selon les sexes?
#on crée la table
filename = "donnees-hospitalieres-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('dc')
pip6 = Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep','sexe','jour','dc']))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-12','2021-05-12'))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationSpatiale(1,0))
res6 = pip6.applique()

#on exporte le tableau dans le dossier où sont les données
os.chdir(folder)
table.export('question6.csv')

## Question 7) Quel est le nombre de services hospitaliers qui ont déclaré au moins un cas en France?
#il y a un mois
filename = "donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-04-12','2021-04-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2,0))
res7 = pip7.applique()
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas il y a un mois est :')
print(table.contenu[0][2])


#actuellement
folder = "C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/"
filename = "donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-12','2021-05-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2,0))
res7 = pip7.applique()
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas actuellement est :')
print(table.contenu[0][2])


## Question 8): Quel est le nombre cumulé de personnes décédées de 0 à 9 ans en comparaison aux personnes de plus de 90 ans?
filename = "donnees-hospitalieres-classe-age-covid19-2021-05-12-19h05 (1).csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
pip8 = Pipeline(table)
pip8.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-12','2021-05-12'))
pip8.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['reg','cl_age90','dc']))
res8 = pip8.applique()
nb = [0,0]
for ligne in table.contenu:
    if ligne[0]== '53':
        if ligne[1] == '9':
            nb[0]=ligne[2]
        elif ligne[1] == '90':
            nb[1]= ligne[2]
print('le nombre de décès de moins de 9 ans et de plus de 90 ans en Bretagne est :')
print(nb)



db533e7cd2c02c3afa181161f9b24d42083292b5
<mask token>

<mask token>
Question1.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_hosp'))
<mask token>
print("le nombre total d'hospitalisations':")
print(res1[0].contenu)
<mask token>
table.stringtoint('incid_hosp')
<mask token>
Question2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-05',
    '2021-05-12'))
Question2.applique()
<mask token>
TransformationSelectionVariables(['dep']).transform(tabledep)
<mask token>
for ligne in table.contenu:
    indice = tableres.contenu.index([ligne[inddep]])
    col[indice] += ligne[indhosp]
tableres.ajoutcol('nouv_hosp_hebdo', col)
print('le tableau de résultat:')
print(tableres.contenu)
os.chdir(folder)
tableres.export('tableres.csv')
<mask token>
pip2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', debut_semaine1, fin_semaine1)
    )
pip2.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
<mask token>
print('le résultat pour la semaine dernière :')
print(res2[1].contenu)
<mask token>
Table3.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', debut_semaine2,
    fin_semaine2))
Table3.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
<mask token>
print('le résultat pour cette semaine :')
print(res3[1].contenu)
<mask token>
pip4.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-01-01', '2021-01-31'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_hosp'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_rea'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_dc'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_rad'))
pip4.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep', 'jour',
    'moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc',
    'moyenne_gincid_rad']))
pip4.ajout_etape(EstimateurKmeans(3, ['moyenne_gincid_hosp',
    'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
<mask token>
os.chdir(folder)
table.export('K-means.csv')
<mask token>
pip5.ajout_etape(TransformationTemporelle('Debut', '2020-01-01', '2020-12-31'))
pip5.applique()
<mask token>
for ligne in table5_calendar.contenu:
    if ligne[indvac] == 'Vacances de la Toussaint':
        date_debut = ligne[ind_debut]
        date_fin = ligne[ind_fin]
        break
<mask token>
table.stringtoint('incid_rea')
<mask token>
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', date_fin, delta=7))
pip6.applique()
pip6.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_rea'))
<mask token>
print(res6[0].contenu)
<mask token>
table.stringtoint('dc')
<mask token>
pip6.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep', 'sexe', 'jour',
    'dc']))
<mask token>
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
<mask token>
pip6.ajout_etape(TransformationSpatiale(1, 0))
<mask token>
os.chdir(folder)
table.export('question6.csv')
<mask token>
table.stringtoint('nb')
<mask token>
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-04-12', '2021-04-12'))
<mask token>
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2, 0))
<mask token>
print(
    'le nombre de services ayant déclaré au moins un cas il y a un mois est :')
print(table.contenu[0][2])
<mask token>
table.stringtoint('nb')
<mask token>
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
<mask token>
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2, 0))
<mask token>
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas actuellement est :')
print(table.contenu[0][2])
<mask token>
pip8.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
pip8.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['reg', 'cl_age90', 'dc']))
<mask token>
for ligne in table.contenu:
    if ligne[0] == '53':
        if ligne[1] == '9':
            nb[0] = ligne[2]
        elif ligne[1] == '90':
            nb[1] = ligne[2]
print(
    'le nombre de décès de moins de 9 ans et de plus de 90 ans en Bretagne est :'
    )
print(nb)

<mask token>
folder = 'C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/'
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
Question1 = Pipeline(table)
Question1.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_hosp'))
res1 = Question1.applique()
print("le nombre total d'hospitalisations':")
print(res1[0].contenu)
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('incid_hosp')
Question2 = Pipeline(table)
Question2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-05',
    '2021-05-12'))
Question2.applique()
tabledep = Import.creecsv(folder, filename)
TransformationSelectionVariables(['dep']).transform(tabledep)
tableres = Table(['dep'], tabledep.contenu[0:101])
indhosp = table.colonnes.index('incid_hosp')
inddep = table.colonnes.index('dep')
col = [(0) for k in range(101)]
for ligne in table.contenu:
    indice = tableres.contenu.index([ligne[inddep]])
    col[indice] += ligne[indhosp]
tableres.ajoutcol('nouv_hosp_hebdo', col)
print('le tableau de résultat:')
print(tableres.contenu)
os.chdir(folder)
tableres.export('tableres.csv')
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
debut_semaine1 = '2021-04-28'
fin_semaine1 = '2021-05-04'
pip2 = Pipeline(table)
pip2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', debut_semaine1, fin_semaine1)
    )
pip2.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res2 = pip2.applique()
print('le résultat pour la semaine dernière :')
print(res2[1].contenu)
debut_semaine2 = '2021-05-05'
fin_semaine2 = '2021-05-12'
table = Import.creecsv(folder, filename)
Table3 = Pipeline(table)
Table3.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', debut_semaine2,
    fin_semaine2))
Table3.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res3 = Table3.applique()
print('le résultat pour cette semaine :')
print(res3[1].contenu)
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
pip4 = Pipeline(table)
pip4.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-01-01', '2021-01-31'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_hosp'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_rea'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_dc'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_rad'))
pip4.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep', 'jour',
    'moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc',
    'moyenne_gincid_rad']))
pip4.ajout_etape(EstimateurKmeans(3, ['moyenne_gincid_hosp',
    'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
res4 = pip4.applique()
os.chdir(folder)
table.export('K-means.csv')
filename = 'VacancesScolaires.json'
table5 = Import.creejson(folder, filename)
table5_calendar = table5[0]
table5_calendar.contenu = table5_calendar.contenu[1:]
pip5 = Pipeline(table5_calendar)
pip5.ajout_etape(TransformationTemporelle('Debut', '2020-01-01', '2020-12-31'))
pip5.applique()
indvac = table5_calendar.colonnes.index('Description')
ind_debut = table5_calendar.colonnes.index('Debut')
ind_fin = table5_calendar.colonnes.index('Fin')
for ligne in table5_calendar.contenu:
    if ligne[indvac] == 'Vacances de la Toussaint':
        date_debut = ligne[ind_debut]
        date_fin = ligne[ind_fin]
        break
folder = 'C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/'
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('incid_rea')
pip6 = Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', date_fin, delta=7))
pip6.applique()
pip6.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_rea'))
res6 = pip6.applique()
print(res6[0].contenu)
filename = 'donnees-hospitalieres-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('dc')
pip6 = Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep', 'sexe', 'jour',
    'dc']))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationSpatiale(1, 0))
res6 = pip6.applique()
os.chdir(folder)
table.export('question6.csv')
filename = 'donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-04-12', '2021-04-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2, 0))
res7 = pip7.applique()
print(
    'le nombre de services ayant déclaré au moins un cas il y a un mois est :')
print(table.contenu[0][2])
folder = 'C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/'
filename = 'donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2, 0))
res7 = pip7.applique()
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas actuellement est :')
print(table.contenu[0][2])
filename = 'donnees-hospitalieres-classe-age-covid19-2021-05-12-19h05 (1).csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
pip8 = Pipeline(table)
pip8.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
pip8.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['reg', 'cl_age90', 'dc']))
res8 = pip8.applique()
nb = [0, 0]
for ligne in table.contenu:
    if ligne[0] == '53':
        if ligne[1] == '9':
            nb[0] = ligne[2]
        elif ligne[1] == '90':
            nb[1] = ligne[2]
print(
    'le nombre de décès de moins de 9 ans et de plus de 90 ans en Bretagne est :'
    )
print(nb)

from Importcsv import Import
from EstimateurSomme import EstimateurSomme
from Pipeline import Pipeline
import os
folder = 'C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/'
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
Question1 = Pipeline(table)
Question1.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_hosp'))
res1 = Question1.applique()
print("le nombre total d'hospitalisations':")
print(res1[0].contenu)
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('incid_hosp')
Question2 = Pipeline(table)
Question2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-05',
    '2021-05-12'))
Question2.applique()
tabledep = Import.creecsv(folder, filename)
TransformationSelectionVariables(['dep']).transform(tabledep)
tableres = Table(['dep'], tabledep.contenu[0:101])
indhosp = table.colonnes.index('incid_hosp')
inddep = table.colonnes.index('dep')
col = [(0) for k in range(101)]
for ligne in table.contenu:
    indice = tableres.contenu.index([ligne[inddep]])
    col[indice] += ligne[indhosp]
tableres.ajoutcol('nouv_hosp_hebdo', col)
print('le tableau de résultat:')
print(tableres.contenu)
os.chdir(folder)
tableres.export('tableres.csv')
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
debut_semaine1 = '2021-04-28'
fin_semaine1 = '2021-05-04'
pip2 = Pipeline(table)
pip2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', debut_semaine1, fin_semaine1)
    )
pip2.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res2 = pip2.applique()
print('le résultat pour la semaine dernière :')
print(res2[1].contenu)
debut_semaine2 = '2021-05-05'
fin_semaine2 = '2021-05-12'
table = Import.creecsv(folder, filename)
Table3 = Pipeline(table)
Table3.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', debut_semaine2,
    fin_semaine2))
Table3.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res3 = Table3.applique()
print('le résultat pour cette semaine :')
print(res3[1].contenu)
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
pip4 = Pipeline(table)
pip4.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-01-01', '2021-01-31'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_hosp'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_rea'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_dc'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7, 'incid_rad'))
pip4.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep', 'jour',
    'moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc',
    'moyenne_gincid_rad']))
pip4.ajout_etape(EstimateurKmeans(3, ['moyenne_gincid_hosp',
    'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
res4 = pip4.applique()
os.chdir(folder)
table.export('K-means.csv')
filename = 'VacancesScolaires.json'
table5 = Import.creejson(folder, filename)
table5_calendar = table5[0]
table5_calendar.contenu = table5_calendar.contenu[1:]
pip5 = Pipeline(table5_calendar)
pip5.ajout_etape(TransformationTemporelle('Debut', '2020-01-01', '2020-12-31'))
pip5.applique()
indvac = table5_calendar.colonnes.index('Description')
ind_debut = table5_calendar.colonnes.index('Debut')
ind_fin = table5_calendar.colonnes.index('Fin')
for ligne in table5_calendar.contenu:
    if ligne[indvac] == 'Vacances de la Toussaint':
        date_debut = ligne[ind_debut]
        date_fin = ligne[ind_fin]
        break
folder = 'C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/'
filename = 'donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('incid_rea')
pip6 = Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', date_fin, delta=7))
pip6.applique()
pip6.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_rea'))
res6 = pip6.applique()
print(res6[0].contenu)
filename = 'donnees-hospitalieres-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('dc')
pip6 = Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep', 'sexe', 'jour',
    'dc']))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationSpatiale(1, 0))
res6 = pip6.applique()
os.chdir(folder)
table.export('question6.csv')
filename = 'donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-04-12', '2021-04-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2, 0))
res7 = pip7.applique()
print(
    'le nombre de services ayant déclaré au moins un cas il y a un mois est :')
print(table.contenu[0][2])
folder = 'C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/'
filename = 'donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2, 0))
res7 = pip7.applique()
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas actuellement est :')
print(table.contenu[0][2])
filename = 'donnees-hospitalieres-classe-age-covid19-2021-05-12-19h05 (1).csv'
table = Import.creecsv(folder, filename)
pip8 = Pipeline(table)
pip8.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour', '2021-05-12', '2021-05-12'))
pip8.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['reg', 'cl_age90', 'dc']))
res8 = pip8.applique()
nb = [0, 0]
for ligne in table.contenu:
    if ligne[0] == '53':
        if ligne[1] == '9':
            nb[0] = ligne[2]
        elif ligne[1] == '90':
            nb[1] = ligne[2]
print(
    'le nombre de décès de moins de 9 ans et de plus de 90 ans en Bretagne est :'
    )
print(nb)

from Importcsv import Import
from EstimateurSomme import EstimateurSomme
from Pipeline import Pipeline
import os

folder = "C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/"


## Question 1): Quel est le nombre total d'hospitalisation dues au covid-19?
#on crée la table
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
#on crée la pipeline
Question1=Pipeline(table)
Question1.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_hosp'))
res1=Question1.applique()
#on retourne le résultat
print("le nombre total d'hospitalisations':")
print(res1[0].contenu)

## Question 2) Combien de nouvelles hospitalisations ont eu lieu ces 7 derniers jours dans chaque département?
#on crée la table
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('incid_hosp')
#on crée la pipeline
Question2=Pipeline(table)
Question2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-05','2021-05-12'))
Question2.applique()
#on fait des modifications pour obtenir la somme par departements
tabledep=Import.creecsv(folder,filename)
TransformationSelectionVariables(['dep']).transform(tabledep)
tableres = Table(['dep'],tabledep.contenu[0:101])
indhosp = table.colonnes.index('incid_hosp')
inddep = table.colonnes.index('dep')
col = [0 for k in range(101)]
for ligne in table.contenu:
    indice = tableres.contenu.index([ligne[inddep]])
    col[indice]+= ligne[indhosp]
tableres.ajoutcol('nouv_hosp_hebdo',col)
print("le tableau de résultat:")
print(tableres.contenu)

#on exporte le tableau dans le dossier où sont les données
os.chdir(folder)
tableres.export('tableres.csv')




##Question 3) Comment évolue la moyenne des nouvelles hospitalisations journalières de cette semaine par rapport à celle de la semaine dernière?
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
# Semaine1
debut_semaine1='2021-04-28'
fin_semaine1='2021-05-04'



pip2=Pipeline(table)
pip2.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour',debut_semaine1,fin_semaine1))
pip2.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res2=pip2.applique()
print("le résultat pour la semaine dernière :")
print(res2[1].contenu)
#on trouve 14,11


# Semaine2
debut_semaine2='2021-05-05'
fin_semaine2='2021-05-12'
table=Import.creecsv(folder,filename)

Table3=Pipeline(table)
Table3.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour',debut_semaine2,fin_semaine2))
Table3.ajout_etape(EstimateurMoyenne('incid_hosp'))
res3=Table3.applique()
print("le résultat pour cette semaine :")
print(res3[1].contenu)
#on trouve 10,46

##Question 4)Quel est le résultat de k-means avec k = 3 sur les données des départements du mois de Janvier 2021, lissées avec une moyenne glissante de 7 jours?
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
pip4 = Pipeline(table)
pip4.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-01-01','2021-01-31'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_hosp'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_rea'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_dc'))
pip4.ajout_etape(MoyenneGlissante(7,'incid_rad'))
pip4.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep','jour','moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
pip4.ajout_etape(EstimateurKmeans(3,['moyenne_gincid_hosp', 'moyenne_gincid_rea', 'moyenne_gincid_dc', 'moyenne_gincid_rad']))
res4 = pip4.applique()

#on exporte le tableau dans le dossier où sont les données
os.chdir(folder)
table.export('K-means.csv')


##Question 5)Combien de nouvelles admissions en réanimation ont eu lieu pendant la semaine suivant les vacances de la Toussaint de 2020?
filename = "VacancesScolaires.json"
table5=Import.creejson(folder,filename) # Cela nous retourne une liste de deux tables, la table du calendrier et celle des académies
# On récupère seulement celle des académies
table5_calendar=table5[0]
table5_calendar.contenu=table5_calendar.contenu[1:]
pip5=Pipeline(table5_calendar)
# On commence par faire un fenetrage sur le l'année 2020
pip5.ajout_etape(TransformationTemporelle('Debut','2020-01-01','2020-12-31'))
pip5.applique()
# Etape 2 : On récupère les dates des vacances dce la Toussaint
indvac=table5_calendar.colonnes.index('Description')
ind_debut=table5_calendar.colonnes.index('Debut')
ind_fin=table5_calendar.colonnes.index('Fin')
for ligne in table5_calendar.contenu:
    if ligne[indvac] == 'Vacances de la Toussaint':
        date_debut=ligne[ind_debut]
        date_fin=ligne[ind_fin]
        break
# On selectionne la semaine suivant les vacances de la Toussaint
folder = "C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/"
filename = "donnees-hospitalieres-nouveaux-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('incid_rea')
pip6=Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour',date_fin,delta=7))
pip6.applique()
pip6.ajout_etape(EstimateurSomme('incid_rea'))
res6=pip6.applique()
print(res6[0].contenu)

## Question 6) Quel est le nombre de décès(à l'hopital) totaux à ce jour par région et selon les sexes?
#on crée la table
filename = "donnees-hospitalieres-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('dc')
pip6 = Pipeline(table)
pip6.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['dep','sexe','jour','dc']))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-12','2021-05-12'))
res6 = pip6.applique()
pip6.ajout_etape(TransformationSpatiale(1,0))
res6 = pip6.applique()

#on exporte le tableau dans le dossier où sont les données
os.chdir(folder)
table.export('question6.csv')

## Question 7) Quel est le nombre de services hospitaliers qui ont déclaré au moins un cas en France?
#il y a un mois
filename = "donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-04-12','2021-04-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2,0))
res7 = pip7.applique()
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas il y a un mois est :')
print(table.contenu[0][2])


#actuellement
folder = "C:/Users/leonk/Documents/ProjetPOO-master/Donnees/Données/"
filename = "donnees-hospitalieres-etablissements-covid19-2021-05-12-19h05.csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
table.stringtoint('nb')
pip7 = Pipeline(table)
pip7.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-12','2021-05-12'))
res7 = pip7.applique()
pip7.ajout_etape(TransformationSpatiale(2,0))
res7 = pip7.applique()
print('le nombre de services ayant déclaré au moins un cas actuellement est :')
print(table.contenu[0][2])


## Question 8): Quel est le nombre cumulé de personnes décédées de 0 à 9 ans en comparaison aux personnes de plus de 90 ans?
filename = "donnees-hospitalieres-classe-age-covid19-2021-05-12-19h05 (1).csv"
table=Import.creecsv(folder,filename)
pip8 = Pipeline(table)
pip8.ajout_etape(TransformationTemporelle('jour','2021-05-12','2021-05-12'))
pip8.ajout_etape(TransformationSelectionVariables(['reg','cl_age90','dc']))
res8 = pip8.applique()
nb = [0,0]
for ligne in table.contenu:
    if ligne[0]== '53':
        if ligne[1] == '9':
            nb[0]=ligne[2]
        elif ligne[1] == '90':
            nb[1]= ligne[2]
print('le nombre de décès de moins de 9 ans et de plus de 90 ans en Bretagne est :')
print(nb)


