1
2025-11-19 17:01:45 +01:00

59 lines
1.8 KiB
Python

# scripts/check_missing_values.py
from __future__ import annotations
from pathlib import Path
import sys
PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[3]
if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
from meteo.dataset import load_raw_csv
from meteo.quality import summarize_missing_values
CSV_PATH = Path("data/weather_minutely.csv")
def main() -> None:
if not CSV_PATH.exists():
print(f"⚠ Fichier introuvable : {CSV_PATH}")
print(" Assurez-vous d'avoir généré le dataset minuté.")
return
df = load_raw_csv(CSV_PATH)
print(f"Dataset chargé : {CSV_PATH}")
print(f" Lignes : {len(df)}")
print(f" Colonnes : {list(df.columns)}")
summary = summarize_missing_values(df)
print()
print("=== Synthèse des valeurs manquantes ===")
print(f"Total de cellules : {summary.total_cells}")
print(f"Cellules manquantes : {summary.missing_cells}")
print(f"Fraction manquante : {summary.fraction_missing:.6f}")
print(f"Lignes complètes : {summary.rows_fully_complete}")
print(f"Lignes avec des trous : {summary.rows_with_missing}")
print(f"Fraction lignes complètes : {summary.fraction_rows_complete:.6f}")
print()
print("Valeurs manquantes par colonne :")
for col, n_missing in summary.missing_by_column.items():
print(f" - {col:13s} : {n_missing}")
if summary.missing_cells == 0:
print()
print("✔ Aucune valeur manquante dans le dataset minuté.")
else:
print()
print("⚠ Il reste des valeurs manquantes.")
print(" Exemple de lignes concernées :")
rows_with_missing = df[df.isna().any(axis=1)]
print(rows_with_missing.head(10))
if __name__ == "__main__":
main()