Intégration des paramètres version, last_year et filepath_data_ars

dev/flat_insert_into_prelevement.Rmd

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+title: "Mise \u00e0 jour de la table des pr\u00e9l\u00e8vements"
+output: html_document
+editor_options: 
+  chunk_output_type: console
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+
+```{r development, include=FALSE}
+library(testthat)
+library(datalibaba)
+library(dplyr)
+library(stringr)
+library(glue)
+library(DBI)
+library(RPostgres)
+```
+
+```{r development-load}
+# Load already included functions if relevant
+pkgload::load_all(export_all = FALSE)
+```
+
+# Consolidation et insertion des données de l'ARS dans la table des prélèvements
+
+## Chargement des données ARS brutes
+
+La table de passage des données brutes Nitrates de l'ARS est chargée :
+```{r load-nitrate_data_analyse_ars, eval=FALSE}
+nitrate_data_analyse_ars <- datalibaba::importer_data(
+  table = "nitrate_data_analyse_ars",
+  schema = "nitrates",
+  db = "si_eau"
+)
+```
+
+## Consolidation des données ARS
+
+On ajoute les variables `source` et `code_support` :
+```{r add-source_code_support, eval=FALSE}
+# Ajouter les variables source et code_support
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  dplyr::mutate(
+    source = "ARS",
+    code_support = 3
+  )
+```
+
+On remplace "h" par ":" dans la variable `plv_heure` :
+```{r replace-in_plv-heure, eval=FALSE}
+# Remplacer "h" par ":" dans la colonne plv_heure
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  dplyr::mutate(plv_heure = stringr::str_replace_all(plv_heure, "h", ":"))
+```
+
+On sélectionne les champs utiles à la table des prélèvements :
+```{r select-variables, eval=FALSE}
+# Sélectionner les variables
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  dplyr::select(code_prelevement_ars = plv_code,
+                code_intervenant = geo_dept_ddass_gest_code,
+                source,
+                code_station = ins_code_national,
+                date_prelevement = plv_date,
+                heure_prelevement = plv_heure,
+                code_support,
+                id_usage = usage,
+                id_prelevement_motif = plv_motif)
+```
+
+On dédoublonne les lignes en utilisant les champs `code_station` et `date_prelevement` afin
+de ne conserver qu'un prélèvement par station et date donnée :
+```{r select-distinct-rows}
+# Dédoublonner les lignes sur les colonnes code_station et date_prelevement
+nitrate_data_analyse_ars <- nitrate_data_analyse_ars |>
+  distinct(code_station, date_prelevement, .keep_all = TRUE)
+```
+
+```{r function-add_code_prelevement} 
+#' Ajouter une variable code_prelevement au dataframe
+#'
+#' @description Cette fonction ajoute une nouvelle variable `code_prelevement` 
+#' au dataframe en utilisant une séquence PostgreSQL dynamique. La séquence est 
+#' construite en fonction du paramètre `version` fourni.
+#'
+#' @param dataframe Un dataframe contenant les données sur lesquelles ajouter 
+#' la variable `code_prelevement`.
+#' @param version Une chaîne de caractères représentant la version de la 
+#' séquence à utiliser.
+#'
+#' @return Un dataframe avec une nouvelle colonne `code_prelevement` contenant 
+#' les valeurs de la séquence PostgreSQL.
+#' 
+#' @importFrom DBI dbGetQuery dbDisconnect
+#' @importFrom dplyr mutate
+#' @importFrom glue glue
+#' @importFrom datalibaba connect_to_db
+#' @export
+add_code_prelevement <- function(dataframe, version) {
+  # Établir une connexion à la base de données PostgreSQL
+  connexion <- datalibaba::connect_to_db(db = "si_eau", user = "admin")
+  
+  # Construire le nom de la séquence
+  sequence_name <- glue::glue("nitrates.nitrate_prelevement_{version}_code_prelevement_seq")
+  
+  # Initialiser une liste pour stocker les valeurs de la séquence
+  code_prelevements <- c()
+  
+  # Pour chaque ligne du dataframe, obtenir une valeur de la séquence
+  for (i in 1:nrow(dataframe)) {
+    query <- glue::glue("SELECT nextval('{sequence_name}') AS code_prelevement")
+    result <- DBI::dbGetQuery(connexion, query)
+    code_prelevements <- c(code_prelevements, result$code_prelevement)
+  }
+  
+  # Ajouter la nouvelle variable au dataframe
+  dataframe <- dataframe |>
+    dplyr::mutate(code_prelevement = code_prelevements)
+  
+  # Fermer la connexion à la base de données
+  DBI::dbDisconnect(connexion)
+  
+  return(dataframe)
+}
+
+```
+
+```{r example-add_code_prelevement, eval=FALSE}
+# Utiliser la fonction avec un exemple de version
+nitrate_data_analyse_ars <- add_code_prelevement(
+  nitrate_data_analyse_ars, "v0_15")
+
+# Afficher le dataframe pour vérifier les modifications
+print(nitrate_data_analyse_ars)
+
+```
+
+```{r insert-into_nitrate_prelevement_v0_15, 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", 
+                        schema = "nitrates", 
+                        db = "si_eau",
+                        overwrite = TRUE,
+                        pk = "code_prelevement",
+                        user = "admin")
+```
+
+```{r development-inflate, eval=FALSE}
+# Run but keep eval=FALSE to avoid infinite loop
+# Execute in the console directly
+fusen::inflate(flat_file = "dev/flat_insert_into_prelevement", vignette_name = "Mise \u00e0 jour de la table des pr\u00e9l\u00e8vements")
+```
+