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)