#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
#Nom :  : medwet.py
#Description : 
#Copyright : 2021, CEN38
#Auteur    : Colas Geier
#Version : 1.0

import pandas as pd
import numpy as np
from pycen import bdd
from sqlalchemy import create_engine


# Parametres bdd
user   = 'cen_admin'
pwd    = '#CEN38@venir'
adr    = '192.168.0.3'
base   = 'bd_cen38'
schema = 'zh'
table  = 'cr_cen38_zh_medwet_v2021'

dict_col = [{'criete_delimit': 'critere_delim'}]

con = create_engine('postgresql+psycopg2://{0}:{1}@{2}/{3}'.format(user,pwd,adr,'bd_cen_new'), echo=False)
# Connexion bdd
bd = bdd.CEN(
    user   = user,
    pwd    = pwd,
    adr    = adr,
    base   = base
    # schema = schema
    )

df = bd.get_table(
    schema = schema,
    table = table)


##### critere_delimitation
critere_delimitation = pd.DataFrame(df.criete_delimit)
# remplacement d'une chaine de caractère
critere_delimitation.criete_delimit = critere_delimitation.criete_delimit.str.replace('critère de délimitation ZH : ', '')
# elimination des lignes vides
critere_delimitation.dropna(inplace = True)
# split des champs regroupant plusieurs infos et concaténation
critere_delimitation.criete_delimit = pd.concat(
    [pd.Series(row['criete_delimit'].split(' // ')) for _, row in critere_delimitation.iterrows()]
).reset_index(drop=True)
liste_critere_delim = pd.DataFrame(critere_delimitation.criete_delimit.unique(), columns=['caracteristique'])

liste_critere_delim = liste_critere_delim.append(pd.DataFrame(['tutu'], columns=['caracteristique']))
liste_critere_delim.reset_index(inplace=True, drop=True)

liste_critere_delim.to_sql(name='zh_delimitation', con=con, schema='zone_humide', index=False, if_exists='append')


##### regime_hydrique_entree
regime_hydrique_entree  = pd.DataFrame(df.regime_hydrique_entree)
regime_hydrique_entree.dropna(inplace = True)
regime_hydrique_entree.regime_hydrique_entree = pd.concat(
    [pd.Series(row['regime_hydrique_entree'].split(' // ')) for _, row in regime_hydrique_entree.iterrows()]
).reset_index(drop=True)
regime_hydrique_entree.reset_index(drop=True, inplace=True)
regime_hydrique_entree[['ecoulement_entree', 'toponymie', 'temporalite']] = regime_hydrique_entree.regime_hydrique_entree.str.split(' ; ', 2, expand=True)
# regime_hydrique_entree[['toponymie', 'temporalite']] = regime_hydrique_entree.temporalite.str.split(' ; ', 1, expand=True)
regime_hydrique_entree.drop(columns='regime_hydrique_entree', inplace = True)
regime_hydrique_entree.ecoulement_entree = regime_hydrique_entree.ecoulement_entree.str.replace('Entrée d\'eau : ', '')
regime_hydrique_entree.toponymie = regime_hydrique_entree.toponymie.str.replace('Toponymie : ', '')
regime_hydrique_entree.temporalite = regime_hydrique_entree.temporalite.str.replace('Permanence : ', '')
regime_hydrique_entree.ecoulement_entree.unique()
regime_hydrique_entree.toponymie.unique()
regime_hydrique_entree.temporalite.unique()


##### regime_hydrique_sortie
regime_hydrique_sortie  = pd.DataFrame(df.regime_hydrique_sortie)
regime_hydrique_entree.dropna(inplace = True)
regime_hydrique_sortie.regime_hydrique_sortie = pd.concat(
    [pd.Series(row['regime_hydrique_sortie'].split(' // ')) for _, row in regime_hydrique_sortie.iterrows()]
).reset_index(drop=True)
regime_hydrique_sortie['ecoulement'], regime_hydrique_sortie['toponymie'], regime_hydrique_sortie['permanence']


regime_hydrique_freq    = pd.DataFrame(df.regime_hydrique_freq)
regime_hydrique_origine = pd.DataFrame(df.regime_hydrique_orig)
regime_hydrique_etendue = pd.DataFrame(df.regime_hydrique_etendue)