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import pandas as pd
import pandas as pd
import numpy as np
from utils.summary import get_summary
# Générer des dates sur 5 ans (historique) + 5 ans (prévision)
dates_past = pd.date_range(start="2023-01-01", periods=36, freq='ME') # 3 ans d'historique
dates_future = pd.date_range(start="2023-01-01", periods=60, freq='ME') # 5 ans de prévisions
# Température: Tendance à la hausse selon le scénario
def generate_temperature_trend(scenario):
base_temp = 10 + 10 * np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi, len(dates_past) + len(dates_future)))
if scenario == "optimiste":
trend = base_temp + np.linspace(0, 1, len(base_temp)) # Faible réchauffement
elif scenario == "modéré":
trend = base_temp + np.linspace(0, 2, len(base_temp)) # Réchauffement moyen
else: # pessimiste
trend = base_temp + np.linspace(0, 3, len(base_temp)) # Fort réchauffement
return trend
# Précipitations: Variation selon le scénario
def generate_precipitation_trend(scenario):
base_rain = 50 + 20 * np.cos(np.linspace(0, 2 * np.pi, len(dates_past) + len(dates_future)))
if scenario == "optimiste":
trend = base_rain - np.linspace(0, 5, len(base_rain)) # Légère baisse
elif scenario == "modéré":
trend = base_rain - np.linspace(0, 10, len(base_rain)) # Baisse moyenne
else: # pessimiste
trend = base_rain - np.linspace(0, 15, len(base_rain)) # Forte baisse
return trend
# Irradiance: Augmentation progressive
def generate_irradiance_trend(scenario):
base_irradiance = 200 + 50 * np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi, len(dates_past) + len(dates_future)))
if scenario == "optimiste":
trend = base_irradiance + np.linspace(0, 5, len(base_irradiance)) # Faible augmentation
elif scenario == "modéré":
trend = base_irradiance + np.linspace(0, 10, len(base_irradiance)) # Augmentation modérée
else: # pessimiste
trend = base_irradiance + np.linspace(0, 20, len(base_irradiance)) # Forte augmentation
return trend
# Choix du scénario
scenario = "modéré" # Changer entre "optimiste", "modéré" et "pessimiste"
# Créer les DataFrames
temperature_df = pd.DataFrame({"Date": dates_past.tolist() + dates_future.tolist(),
"Température (°C)": generate_temperature_trend(scenario)})
rain_df = pd.DataFrame({"Date": dates_past.tolist() + dates_future.tolist(),
"Précipitations (mm)": generate_precipitation_trend(scenario)})
irradiation_df = pd.DataFrame({"Date": dates_past.tolist() + dates_future.tolist(),
"Irradiance (W/m²)": generate_irradiance_trend(scenario)})
# Afficher un extrait
print("Température (extrait) :")
print(temperature_df.head(3))
print("\nPrécipitations (extrait) :")
print(rain_df.head(3))
print("\nIrradiance (extrait) :")
print(irradiation_df.head(3))
summary = get_summary(scenario, temperature_df, rain_df, irradiation_df)
print(summary)
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