Afficher l'heure associée à une activité depuis un csv.

**gadje** · 17/03/2017, 12h07

Bonjour,
Les données utilisées par le graph (C3.js) sont issues d'un csv.
Je parviens, grâce à joel.drigo à créer mes csv finaux mais sans l'heure, or, je souhaiterai que l'heure où s'est produite une activité apparaisse également dans mes fichiers csv. Comment pourrai je m'y prendre ?

Nom : interface Klog test2.jpg
Affichages : 466
Taille : 134,7 Ko

Nom : interface Klog test2.jpg
Affichages : 466
Taille : 134,7 Ko

Après import de java.time.LocalTime & java.time.format.DateTimeFormatter, j'ai tenté quelques modifications mais rien n'y a fait.

Code :

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package miseEnFormeDonneesCSV;
 
 
	import java.io.File;
	import java.io.FileNotFoundException;
	import java.io.FileOutputStream;
	import java.io.FileReader;
	import java.io.IOException;
	import java.io.PrintStream;
	import java.time.LocalDate;
	import java.time.LocalTime;
	import java.time.format.DateTimeFormatter;
	import java.util.*;
	import java.util.stream.Collectors;
	import com.opencsv.*;
 
	public class EntreeTraitement {
 
		public static String type;
		public static int cpt;
 
		public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException, IOException{	
			for (int i = 0; i < 7; i++){						
			if (cpt == 0){type = "eclairages.csv";}			
			if (cpt == 1){type = "volets.csv";}			
			if (cpt == 2){type = "portes.csv";}			
			if (cpt == 3){type = "plan_de_W.csv";}
			if (cpt == 4){type = "compteurs.csv";}			
			if (cpt == 5){type = "capteurs.csv";}			
			if (cpt == 6){type = "fenetres.csv";}
 
			//Lecture du fichier source	
			String chemin = "/home/pi/KNX/logs/csv/" + type;
			File fichierCSV = new File(chemin);
 
			cpt++;			
 
			// Ecriture via PrintStream dans un fichier
			String csv = "/home/pi/KNX/logs/data/" + type;
			File fichierOut = new File(csv);
			PrintStream out = new PrintStream(new FileOutputStream (fichierOut)); 
 
			// on commence par lire le csv, on récupère une liste de tableau de String
			List<String[]> myEntries;
			try (CSVReader reader = new CSVReader(new FileReader(fichierCSV))) {
				myEntries = reader.readAll();				
 
				Map<LocalDate, Map<String, Integer>> map = myEntries.stream() // on parcourt la liste de String[] par stream
				//Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, Integer>>> map = myEntries.stream() // on parcourt la liste de String[] par stream
				        .skip(1) // on passe la ligne de titres
					.map(Donnees::new) // on transforme chaque ligne en instance de Donnees
					.collect(Collectors.groupingBy(Donnees::getDate, Collectors.groupingBy(Donnees::getEquipement))) // on groupe par date, on obtient une Map<LocalDate, Map<String, List<Donnees>>>
					.entrySet().stream() // on reparcourt les entrées de la map Map<LocalDate, Map<String, List<Donnees>>>, pour la convertir en Map<LocalDate, Map<String, Integer>>
					.collect(Collectors.toMap(e -> e.getKey(), // on conserve la date comme clef
							e -> e.getValue().entrySet() // on transforme la Map<String, Donnees> en Map<String, Integer> pour n'avoir que les  comptes
										.stream().collect(Collectors.toMap(ee -> ee.getKey(), // la clef est le nom de l'équipement
														ee -> ee.getValue().size())))); // la valeur le nombre de Donnees associés (la taille de la liste de Donnees) au nom d'équipement
 
				       // on produit le résultat
					out.print("date,");
					// on récupère tous les noms d'équipement, triés par ordre alphabétique (on utiliser un tri pour avoir un ordre cohérent entre titres et lignes de données)
					Set<String> equipements = map.entrySet().stream()
				                                .flatMap(e -> e.getValue().keySet().stream()) // on a une Map<Date, Map<String, et on veut un set de String, il faut donc remonter la liste de clef de la seconde map au niveau de la première, ce que flatMap permet 
								.collect(Collectors.toCollection(TreeSet::new)); // le TreeSet pour trier dans l'ordre naturel (il suffit de passer un comparateur pour changer l'ordre)
 
					out.println(equipements.stream().collect(Collectors.joining(","))); // la liste des noms d'équipements, séparés par des virgules
 
					map.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.comparingByKey()) // on tri par date (les clefs)
								.peek(e -> out.print(e.getKey().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")) + ",")) // la  clef c'est la date (on affiche donc la date, avec la virgule qui suit)
								//.peek(e -> out.print(e.getKey().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")) + ","))
								.forEach(e -> out.println(equipements.stream() // on parcourt les équipements pour afficher les colonnes dans le même ordre que les titres
										.map(eq -> e.getValue().getOrDefault(eq, 0)) // on récupère le compte correspondant  à l'équipement dans la map (ou 0 s'il y en a aucun)
										.map(String::valueOf) // on a récupérer des Integer, on doit les transformer en String pour pouvoir utiliser Collectors.joining, pour afficher la liste des nombres séparés par des virgules
				                                                .collect(Collectors.joining(",")))); // on affiche la liste
 
			out.close();
			}
			catch (NumberFormatException e){
			       System.out.println("not a number"); 					
			} 	
			}
			}	
		}

Je mets un exemple de fichier csv:

Code :

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idIndex,date,heure,participant,adresseParticipant,equipement,adresseBus,valeur
1,15-03-2017,09:07:26,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_General,4/1/0,42C4
7,15-03-2017,09:07:47,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Plaques,4/0/1,0000
16,15-03-2017,09:08:18,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_General,4/0/0,003C
27,14-03-2017,09:08:51,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Prises_Cuisines,4/0/2,0001
40,16-03-2017,09:09:22,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_General,4/1/0,42C4
53,15-03-2017,09:10:01,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_Prises_Cuisines,4/1/2,0000
56,15-03-2017,09:10:13,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_General,4/0/0,003C
57,15-03-2017,09:10:13,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Plaques,4/0/1,0000
75,15-03-2017,09:11:11,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Prises_Cuisines,4/0/2,0001
77,15-03-2017,09:11:18,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_General,4/1/0,42BE
92,15-03-2017,09:12:07,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_General,4/0/0,003C
102,15-03-2017,09:12:38,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Plaques,4/0/1,0000
111,15-03-2017,09:13:14,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_General,4/1/0,42C0
113,15-03-2017,09:13:17,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_Plaques,4/1/1,0000
121,15-03-2017,09:13:37,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Prises_Cuisines,4/0/2,0001
128,15-03-2017,09:14:01,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_General,4/0/0,003C
143,15-03-2017,09:14:54,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_Prises_Cuisines,4/1/2,0000
146,15-03-2017,09:15:04,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Plaques,4/0/1,0000
148,15-03-2017,09:15:06,Capteur_Zenio_Chambre_SDB,1.1.39,Consommation_Energie_Prises_Cuisines,4/0/2,10
149,15-03-2017,09:15:10,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_General,4/1/0,42BE
166,15-03-2017,09:16:01,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_General,4/0/0,003C
167,15-03-2017,09:16:03,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Prises_Cuisines,4/0/2,0001
189,15-03-2017,09:17:06,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_General,4/1/0,42C0
194,15-03-2017,09:17:29,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_Plaques,4/0/1,0000
204,15-03-2017,09:17:55,Indefini,1.1.103,Consommation_Energie_General,4/0/0,003C
210,15-03-2017,09:18:10,Indefini,1.1.103,Consommation_Puissance_Plaques,4/1/1,0000

Voila si quelqu'un peut m'aider.
Merci d'avance.

**joel.drigo** · 17/03/2017, 14h48

Salut,

Dans ton CSV, la date et l'heure sont dans 2 colonnes séparées, c'est pour ça que dans Donnees, j'avais mis les 2 champs, date et time, séparés :

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package traitementCSV;
 
import java.time.LocalDate;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.LocalTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
 
public class Donnees {
 
	private int id;
	private LocalDate date;
	private LocalTime time;
	private String participant;
	private String addresse;
	private String equipement;
	private String addressebus;
	private String value;
 
	public Donnees(String... data) {
		this.id = Integer.parseInt(data[0]);
		this.date = LocalDate.parse(data[1], DateTimeFormatter.ofPattern("dd-MM-yy"));
		this.time = LocalTime.parse(data[2], DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss"));
		this.participant = data[3];
		this.addresse = data[4];
		this.equipement = data[5];
		this.addressebus = data[6];
		this.value = data[7];
	}
 
	public int getId() {
		return id;
	}
 
	public LocalDate getDate() {
		return date;
	}
 
	public LocalTime getTime() {
		return time;
	}
 
	public LocalDateTime getDateTime() {
		return LocalDateTime.of(date, time);
	}
 
	public String getParticipant() {
		return participant;
	}
 
	public String getAddresse() {
		return addresse;
	}
 
	public String getEquipement() {
		return equipement;
	}
 
	public String getAddresseBus() {
		return addressebus;
	}
 
	public String getValue() {
		return value;
	}
}

Mais j'avais mis également un accesseur qui fusionnait les deux : public LocalDateTime getDateTime(), dont tu peux retrouver l'heure par toLocalTime().

Maintenant, ta question manque de précision. Tu parles de csv final, mais pas de ce qu'il y a dedans. Le code que tu montres correspond à la réponse à ta première question sur le sujet : groupe par date. A partir du moment ou tu as grouper par date, on ne peut plus déterminer l'heure. On a cumuler pour chaque groupe, on ne connait plus le détail. Mais on peut procéder de la même manière, pour grouper d'abord par date, puis par time (dans la même date).

Code :

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Map<LocalDate, Map<String, Integer>> map = myEntries.stream() // on parcourt la liste de String[] par stream 
				        .skip(1) // on passe la ligne de titres
					.map(Donnees::new) // on transforme chaque ligne en instance de Donnees
					.collect(Collectors.groupingBy(Donnees::getDate, // on groupe d'abord par date
                                                   Collectors.groupingBy( Donnees::getTime , // puis par heure
                                                   Collectors.groupingBy(Donnees::getEquipement)))) // puis par équipement, , on obtient une Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, List<Donnees>>>>
 
           ...

En modifiant la suite pour traiter une Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, List<Donnees>>>>, au lieu d'une Map<LocalDate, Map<String, List<Donnees>>>, tu peux obtenir une Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, Integer>>>, au lieu d'une Map<LocalDate, Map<String, Integer>>.

Dans une autre discussion, je t'avais donné le moyen de convertir ton csv en liste de Donnee :

Code :

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List<Donnees> data = myEntries.stream() // on parcourt la liste de String[] par stream
                           .skip(1) // on passe la ligne de titres
                           .map(Donnees::new) // on transforme chaque ligne en instance de Donnees
                           .collect(Collectors.toList()); // transforme le stream en liste de Data

Avec ça, tu as directement ton csv :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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List<String> csvList = data.stream()
                 .map(d-> Arrays.asList( d.getTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")), d.getEquipement(), d.getParticipant()).stream().collect(Collectors.joining(",")) // permet de concaténer les valeurs qu'on veut exporter de Donnee en une ligne csv (comma separated values) 
                 .collect(Collectors.toList());

On peut combiner les deux si on veut :

Code :

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List<String> csvList = data.stream()
                 .map(d-> Arrays.asList( // je transforme en liste pour plus facilement faire le joining
                                    d.getTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")), // l'heure au format HH:mm:ss
                                    d.getEquipement(),  // le nom de l'équipement
                                    d.getParticipant(), // le participant
                                    // on peut mettre d'autres champs si on veut
                                    map.get( d.getDate() ).get( d.getTime() ).get( d.getEquipement( )) // par exemple, on ajoute le compte cumulé  groupé par data/time/equipement (le mapping existe forcément)
 
                                )
                               .stream().collect(Collectors.joining(",")) // permet de concaténer les valeurs qu'on veut exporter de Donnee en une ligne csv (comma separated values) 
                 .collect(Collectors.toList());

Ce qui te permettra de construire un csv du type :

Time, Equipement, Participant, Nombre

**gadje** · 17/03/2017, 15h16

Salut et merci de ta réponse,
tu as raison, je ne suis pas suffisamment précis dans ma question.
Mon csv final devrait ressembler à ça :

Code :

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date,heure,Consommation_Energie_General,Consommation_Energie_Plaques,Consommation_Energie_Prises_Cuisines,Consommation_Puissance_General,Consommation_Puissance_Plaques,Consommation_Puissance_Prises_Cuisines
2017-03-13,0,0,0,0,0,1
2017-03-14,0,0,1,0,0,0
2017-03-15,14,12,11,14,5,5
2017-03-16,0,0,0,1,0,0

J'ai bien une entête "heure" mais je ne parviens pas à récupérer les heures en dessous.
Je souhaiterai conserver les autres données mais avoir en plus les heures de chaque action des équipements.

**joel.drigo** · 17/03/2017, 15h47

Je ne vois pas l'heure dans ton csv, mais je suppose que tu as juste oublié d'insérer une deuxième colonne avec une heure...

Donc, si c'est bien ça, je t'ai donné la solution dans mon message précédent. Tu ne groupes plus par date puis équipement, mais par date, time puis équipeement, avec une ventilation plus détaillée des comptes cumulés. Je t'ai donnée la solution pour la construction de la map de groupement. Tu dois reprendre le traitement qui servait à recréer le tableau croisé final. Tu devrais être capable de le faire tout seul, au vu de tout ce que je t'ai montré.

Je parle de ce code à transformer en

Code :

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.entrySet().stream() // on reparcourt les entrées de la map Map<LocalDate, Map<String, List<Donnees>>>, pour la convertir en Map<LocalDate, Map<String, Integer>>
				.collect(Collectors.toMap(e -> e.getKey(), // on conserve la date comme clef
						e -> e.getValue().entrySet() // on transforme la Map<String, Donnees> en Map<String, Integer> pour n'avoir que les  comptes
									.stream().collect(Collectors.toMap(ee -> ee.getKey(), // la clef est le nom de l'équipement
													ee -> ee.getValue().size())))); // la valeur le nombre de Donnees associés (la taille de la liste de Donnees) au nom d'équipement

Code :

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.entrySet().stream() // on reparcourt les entrées de la map Map<LocalDate, Map<LocalTime<Map<String, List<Donnees>>>>, pour la convertir en Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, Integer>>>
/*... etc ...*/

Parcourir le résultat du traitement , ensuite, pour recréer les lignes du CSV LocalDate, LocalTime, compte equipement 1, compte equipement 2, compteur equipement 3....
Ce qui était fait par

Code :

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map.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.comparingByKey()) // on tri par date (les clefs)
							.peek(e -> out.print(e.getKey().format(DateTimeFormatter.ofPattern("dd-MM-yy")) + ",")) // la  clef c'est la date (on affiche donc la date, avec la virgule qui suit)
							.forEach(e -> out.println(equipements.stream() // on parcourt les équipements pour afficher les colonnes dans le même ordre que les titres
									.map(eq -> e.getValue().getOrDefault(eq, 0)) // on récupère le compte correspondant  à l'équipement dans la map (ou 0 s'il y en a aucun)
									.map(String::valueOf) // on a récupérer des Integer, on doit les transformer en String pour pouvoir utiliser Collectors.joining, pour afficher la liste des nombres séparés par des virgules
			                                                .collect(Collectors.joining(",")))); // on affiche la liste

Toujours appliquer le même principe é (sauf qu'au lieu d'une map de map en entrée, tu auras une map de map de map), donc juste un niveau de clef supplémentaire.

**gadje** · 17/03/2017, 21h27

J'avais déjà tenté en modifiant le code de cette ligne comme cela dans le 1er post que j'ai fais (ligne commentée).

Code :

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//Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, Integer>>> map = myEntries.stream()

J'ai également modifié cette ligne comme ceci :

Code :

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.collect(Collectors.groupingBy(Donnees::getDate, Collectors.groupingBy(Donnees::getTime, Collectors.groupingBy(Donnees::getEquipement))))

Mais ces lignes :

Code :

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e -> e.getValue().entrySet() // on transforme la Map<String, Donnees> en Map<String, Integer>
.stream().collect(Collectors.toMap(ee -> ee.getKey(),
ee -> ee.getValue().size()))));

me renvoyaient cette erreur :

Non concordance de types*: impossible de convertir de Map<Object,Object> en Map<LocalTime,Map<String,List<Donnees>>>

Par ailleurs, je me demande si ce code:

Code :

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List<String> csvList = data.stream()
                 .map(d-> Arrays.asList( // je transforme en liste pour plus facilement faire le joining
                                    d.getTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")), // l'heure au format HH:mm:ss
                                    d.getEquipement(),  // le nom de l'équipement
                                    d.getParticipant(), // le participant
                                    // on peut mettre d'autres champs si on veut
                                    map.get( d.getDate() ).get( d.getTime() ).get( d.getEquipement( )) // par exemple, on ajoute le compte cumulé  groupé par data/time/equipement (le mapping existe forcément)
 
                                )
                               .stream().collect(Collectors.joining(",")) // permet de concaténer les valeurs qu'on veut exporter de Donnee en une ligne csv (comma separated values) 
                 .collect(Collectors.toList());

Me permettrait de faire ce que je veux vu que tu dis qu'il donnerait un csv de type :

Time, Equipement, Participant, Nombre

Donc sans Date.

Merci & bonne soirée.

**joel.drigo** · 20/03/2017, 08h51

Envoyé par gadje

J'avais déjà tenté en modifiant le code de cette ligne comme cela dans le 1er post que j'ai fais (ligne commentée).

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

//Map<LocalDate, Map<LocalTime, Map<String, Integer>>> map = myEntries.stream()

J'ai également modifié cette ligne comme ceci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

.collect(Collectors.groupingBy(Donnees::getDate, Collectors.groupingBy(Donnees::getTime, Collectors.groupingBy(Donnees::getEquipement))))

Mais ces lignes :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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e -> e.getValue().entrySet() // on transforme la Map<String, Donnees> en Map<String, Integer>
.stream().collect(Collectors.toMap(ee -> ee.getKey(),
ee -> ee.getValue().size()))));

me renvoyaient cette erreur :

Le problème est que tu essayes de transformer une expression qui traite une Map<Type1, List<Type3>> en expression qui traite une Map<Type1, Map<Type2, List<Type3>> en l'appliquant à la Map<Type1, ...>, alors que cette expression ne peut fonctionner que sur Map<Type2, ...>, et pour retrouver la Map globale, il fautdrait remapper Map<Type1, ...> tel que ses valeurs soit le résultat de l'expression.

On va simplifier le problème en utilisant counting(), ce qui te donnera directement un comptage, au lieu de Map<Strng, List<Donnees>>, ça te donnera un Map<String, Long> (Long au lieu de Integer).

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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.collect(Collectors.groupingBy(Donnees::getDate, 
                  Collectors.groupingBy(Donnees::getTime, 
                  Collectors.groupingBy(Donnees::getEquipement,
                  Collectors.counting()
))))

Mais l'expression avec Map<String, Map<String, List<Data>> aurait dû être

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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stream(). // la on a un Stream de entry de  Map.Entry, String -> Map<String, List<Data>>, qu'on veut transformer en String -> Map<String, Integer> 
.collect(Collectors.toMap( e-> e.getKey(), la clef change pas
e.getValue().entrySet().collect( Collectors.toMap( e2-> e2.getKey(), // la clef dans  la sous map
                e2-> e2.getValue().size() // la valeur est le nombre de valeur dans la liste (getValue() c'est une List<Donnees> 
))

Envoyé par gadje

Par ailleurs, je me demande si ce code:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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List<String> csvList = data.stream()
                 .map(d-> Arrays.asList( // je transforme en liste pour plus facilement faire le joining
                                    d.getTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")), // l'heure au format HH:mm:ss
                                    d.getEquipement(),  // le nom de l'équipement
                                    d.getParticipant(), // le participant
                                    // on peut mettre d'autres champs si on veut
                                    map.get( d.getDate() ).get( d.getTime() ).get( d.getEquipement( )) // par exemple, on ajoute le compte cumulé  groupé par data/time/equipement (le mapping existe forcément)
 
                                )
                               .stream().collect(Collectors.joining(",")) // permet de concaténer les valeurs qu'on veut exporter de Donnee en une ligne csv (comma separated values) 
                 .collect(Collectors.toList());

Me permettrait de faire ce que je veux vu que tu dis qu'il donnerait un csv de type :

Oui,

sauf qu'il y juste un petit truc qui manque : la conversion du compte (un nombre) en String :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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List<String> csvList = data.stream()
                 .map(d-> Arrays.asList( // je transforme en liste pour plus facilement faire le joining
                                    d.getTime().format(DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss")), // l'heure au format HH:mm:ss
                                    d.getEquipement(),  // le nom de l'équipement
                                    d.getParticipant(), // le participant
                                    // on peut mettre d'autres champs si on veut
                                    map.get( d.getDate() ).get( d.getTime() ).get( d.getEquipement( ).toString()) // par exemple, on ajoute le compte cumulé  groupé par data/time/equipement (le mapping existe forcément)
 
                                )
                               .stream().collect(Collectors.joining(",")) // permet de concaténer les valeurs qu'on veut exporter de Donnee en une ligne csv (comma separated values) 
                 .collect(Collectors.toList());

sauf que
Pour plusieurs date différente, tu peux avoir la même heure... donc avec çà, tu risque d'avoir des lignes avec la première colonne en double, sans information pour les distinguer (la date). Mais si c'est vraiment ce que tu veux, pas de souci

Afficher l'heure associée à une activité depuis un csv.

Documents Java

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