Finalisation de l'update du champs code_station avec les codes BSS

vignettes/insertion-des-prelevements-ars.Rmd

@@ -22,7 +22,7 @@ library(data.nitrates)
 
 # Consolidation et insertion des données de l'ARS dans la table des prélèvements
 
-## Chargement des données ARS brutes
+## Chargement des données ARS brutes et des stations ESO
 
 La table des données brutes Nitrates de l'ARS est chargée :
 
@@ -35,6 +35,17 @@ nitrate_data_analyse_ars <- datalibaba::importer_data(
 )
 ```
 
+La table des stations ESO est chargée :
+
+```{r load-nitrate_station_eso, eval = FALSE}
+station_eso <- datalibaba::importer_data(
+  table = "station_eso",
+  schema = "stations",
+  db = "si_eau",
+  user = "admin"
+)
+```
+
 ## Consolidation des données ARS
 
 On ajoute les variables `source` et `code_support` :
@@ -67,6 +78,7 @@ nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
                 date_prelevement = plv_date,
                 heure_prelevement = plv_heure,
                 code_support,
+                nature_eau,
                 id_usage = usage,
                 id_prelevement_motif = plv_motif)
 
@@ -81,12 +93,38 @@ nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
   dplyr::distinct(code_station, date_prelevement, .keep_all = TRUE)
 ```
 
+On met à jour le champs code_station avec le code BSS :
+
+```{r update_code_bss, eval = FALSE}
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  dplyr::left_join(station_eso, by = c("code_station" = "code_sise_eaux"), suffix = c("_ars", "_station_eso")) 
+
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  dplyr::mutate(code_station = ifelse(!is.na(code_station_station_eso), code_station_station_eso, code_station)) |>
+  dplyr::select(-code_station_station_eso, -source_station_eso)
+```
+
+On ne conserve que les champs utiles à la table des prélèvements :
+
+```{r select-variables-ars_v2, eval = FALSE}
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  dplyr::select(code_intervenant,
+                source = source_ars,
+                code_station,
+                date_prelevement,
+                heure_prelevement,
+                code_support,
+                nature_eau,
+                id_usage,
+                id_prelevement_motif)
+```
+
 On ajoute un identifiant unique s'appuyant sur une séquence stockée en base :
 
 ```{r add_code_prelevement_ars, eval = FALSE}
 # Utiliser la fonction add_code_prelevement_ars avec la version souhaitée
 nitrate_data_analyse_ars <- add_code_prelevement(
-  nitrate_data_analyse_ars, "v0_15")
+  nitrate_data_analyse_ars, "v0_16")
 
 # Afficher le dataframe pour vérifier les modifications
 print(nitrate_data_analyse_ars)
@@ -95,10 +133,10 @@ print(nitrate_data_analyse_ars)
 
 On charge les données consolidées dans un table dédiée :
 
-```{r insert-into_nitrate_prelevement_v0_15, eval = FALSE}
+```{r insert-into_nitrate_prelevement_v0_16, eval = FALSE}
 # Charger les données dans une nouvelle table en base
 datalibaba::poster_data(data = nitrate_data_analyse_ars, 
-                        table = "nitrate_prelevement_ars_v0_15", 
+                        table = "nitrate_prelevement_ars_v0_16", 
                         schema = "nitrates", 
                         db = "si_eau",
                         overwrite = TRUE,
@@ -113,9 +151,9 @@ On insère enfin les enregistrements de cette table dans la table globale :
 ```{r import_and_merge_tables_ars, eval = FALSE}
 # Insérer les données de la table du dernier millésime vers la table complète
 collectr::import_and_merge_tables(database = "si_eau",
-                                  source_table = "nitrate_prelevement_ars_v0_15", 
+                                  source_table = "nitrate_prelevement_ars_v0_16", 
                                   source_schema = "nitrates", 
-                                  target_table = "nitrate_prelevement_v0_15", 
+                                  target_table = "nitrate_prelevement_v0_16", 
                                   target_schema = "nitrates",
                                   role = "admin")