99 lines
2.9 KiB
Python
99 lines
2.9 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
|
|
# -*- coding: UTF-8 -*-
|
|
|
|
|
|
from pycen import con_gn as con
|
|
import pandas as pd
|
|
|
|
|
|
sch = 'ref_nomenclatures'
|
|
tab = ['t_nomenclatures','bib_nomenclatures_types']
|
|
sql = """
|
|
SELECT
|
|
a.id_nomenclature,
|
|
--a.cd_nomenclature,
|
|
a.mnemonique mnemo,
|
|
a.label_default as label,
|
|
a.definition_default def,
|
|
b.mnemonique bib_mnemo,
|
|
b.label_default bib_label,
|
|
b.definition_default bib_def,
|
|
a.active
|
|
FROM {sch}.{tab0} a
|
|
JOIN {sch}.{tab1} b USING (id_type)
|
|
""".format(sch=sch,tab0=tab[0],tab1=tab[1])
|
|
df = pd.read_sql_query(sql,con)
|
|
df.set_index('id_nomenclature', inplace=True)
|
|
|
|
|
|
info_releve = [
|
|
"Type de regroupement", # Type de relevé/regroupement
|
|
"Type d'information géographique",
|
|
"Nature d'objet géographique",
|
|
"Méthode de regroupement",
|
|
]
|
|
infos_occ_sens = [
|
|
# "Techniques d'observation", # "Techniques d'observation"
|
|
"Statut biologique",
|
|
"Etat biologique de l'observation", # Etat biologique
|
|
"Statut biogéographique",
|
|
"Niveau de naturalité", # Naturalité
|
|
"Niveaux de sensibilité", # Sensibilité
|
|
"Niveaux de précision de diffusion souhaités", # Niveau de diffusion
|
|
"Statut d'observation",
|
|
"Existence d'un floutage sur la donnée", # Niveau de Floutage
|
|
"Statut de la source",
|
|
# "Référence bibliographique",
|
|
"Comportement des occurrences observées", # Comportement
|
|
]
|
|
|
|
infos_denombremt = [
|
|
"Stade de vie : stade de développement du sujet", # Stade de vie
|
|
"Sexe",
|
|
"Type de dénombrement", # Type du dénombrement
|
|
"Objet du dénombrement",
|
|
]
|
|
infos_determ_valid = [
|
|
"Méthode de détermination",
|
|
# "Existence d'une preuve",
|
|
# "Preuve numérique",
|
|
# "Preuve non-numérique",
|
|
"Statut de validation",
|
|
]
|
|
df[df.bib_label.isin(info_releve)]
|
|
df[df.bib_label.isin(infos_occ_sens)]
|
|
df[df.bib_label.isin(infos_denombremt)]
|
|
df[df.bib_label.isin(infos_determ_valid)]
|
|
|
|
|
|
for i in df.sort_values('bib_label').bib_label.unique():
|
|
if 'Télédétection' not in df[df.bib_label==i].label.tolist():
|
|
continue
|
|
print()
|
|
print(i+' :')
|
|
print(df[df.bib_label==i].label.tolist())
|
|
|
|
|
|
lst_champs = [
|
|
"Type de regroupement",
|
|
# "Type d'information géographique",
|
|
# "Nature d'objet géographique",
|
|
# "Méthodes d'observation",
|
|
# "Statut biologique",
|
|
# "Etat biologique de l'observation",
|
|
# "Statut biogéographique",
|
|
# "Niveau de naturalité",
|
|
# "Niveaux de sensibilité",
|
|
# "Niveaux de précision de diffusion souhaités",
|
|
# "Statut d'observation",
|
|
# "Existence d'un floutage sur la donnée",
|
|
# "Statut de la source",
|
|
# "Comportement des occurrences observées",
|
|
# "Stade de vie : stade de développement du sujet",
|
|
# "Sexe",
|
|
# "Type de dénombrement",
|
|
# "Objet du dénombrement",
|
|
# "Méthode de détermination",
|
|
# "Statut de validation",
|
|
]
|
|
df[df.bib_label.isin(lst_champs)].bib_def.unique() |