File size: 7,651 Bytes
628a672
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
from collections import defaultdict, Counter
import pandas as pd
from itertools import combinations
import os
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

"""
run:
python -m scripts.model_dataset_analysis
"""

PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
load_dotenv(PROJECT_ROOT / ".env")

#input dataset has path defined in .env file as OUTPUT_DATASET_PATH
INPUT_DATASET = os.getenv("OUTPUT_DATASET_PATH")  

# Constants for reading the dataset
SHEET_NAME = "Sheet1"  # Set to your actual sheet name
HEADER_ROW_INDEX = 0  # Set to your actual header row index

def analyze_dataset(dataset_path):
    # Read the dataset
    df = pd.read_excel(dataset_path, sheet_name=SHEET_NAME, header=HEADER_ROW_INDEX)
    
    #for every atribute show the most common values and their names
    for column in df.columns:
        print(f"Column: {column}")
        print(df[column].value_counts().head(5))  # Show top 5 most common values
        print("\n")
    # Analyze combinations of attributes
    combo_counter = Counter()
    for _, row in df.iterrows():
        # Create a tuple of the attribute values for the current row, filling NaN values with "N/A"
        combo = tuple(row.fillna("N/A"))
        combo_counter[combo] += 1
    combo_df = pd.DataFrame(combo_counter.items(), columns=['Combination', 'Count'])

    return combo_df

def get_combinations(df, cols):
    return (
        df[cols]
        .fillna("NaN")
        .groupby(cols, as_index=False)
        .size()
        .rename(columns={"size": "Count"})
        .sort_values(by=cols[0], ascending=False)
    )

if __name__ == "__main__":

    dataset_path = os.path.join(INPUT_DATASET)
    df = pd.read_excel(dataset_path, sheet_name=SHEET_NAME, header=HEADER_ROW_INDEX)
    
    # remove 'EGID' column for analysis
    if "EGID" in df.columns:
        df = df.drop(columns=['EGID'])

    df["BAUJAHR_GRUPPE"] = df["BAUJAHR"].apply(
    lambda x: "vor_1990" if x <= 1990 else "nach_1990"
    )

    df["BAUPERIODE_PERIOD"] = df["BAUJAHR"].apply(
    lambda x: "vor_1900" if x < 1900 else ("1901-1950" if x <= 1950 else  ("1951-1990" if x <= 1990 else "nach_1990"))
)
    # To DO: analyse and remove unnecessary combinations with no real value
    analysen = {
        # baujahr analysieren
        "baujahr_gr": ["BAUJAHR_GRUPPE"],
        "baujahr_p": ["BAUPERIODE_PERIOD"],

        "baujahr_fassade_schad": ["BAUPERIODE_PERIOD", "FASSADE_BEKLEIDUNG", "SCHADSTOFFEN"],
        "baujahr_fenster_schad": ["BAUPERIODE_PERIOD", "FENSTER", "SCHADSTOFFEN"],

        # schadstoffen analysieren
        "schad_Baujahr_gr": ["SCHADSTOFFEN", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "schad_Baujahr_p": ["SCHADSTOFFEN", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        "schad_fassaden_bekleidung": ["SCHADSTOFFEN", "FASSADE_BEKLEIDUNG"],
        "schad_fassaden_daemmung": ["SCHADSTOFFEN", "FASSADE_DAEMMUNG"],
        "schad_dach_bekleidung": ["SCHADSTOFFEN", "DACH_BEKLEIDUNG"],
        "schad_dach_konstruktion": ["SCHADSTOFFEN", "KONSTRUKTION_DACH"],
        "schad_fenster": ["SCHADSTOFFEN", "FENSTER"],
        "schadstoffen_eterni": ["SCHADSTOFFEN", "ETERNIT"],


        # fassaden analysieren tragwerk
        "fassaden_Baujahr_gr": ["TRAGWERK_FASSADE", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "fassaden_Baujahr_p": ["TRAGWERK_FASSADE", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        #"fassade_holz": ["TRAGWERK_FASSADE", "HOLZ"],
        "fassade_stahl": ["TRAGWERK_FASSADE", "STAHL"],
        "fassade_blech": ["TRAGWERK_FASSADE", "STAHLBLECH"],
        #"fassade_beton": ["TRAGWERK_FASSADE", "BETON"],
        "fassade_hauptnutzung": ["TRAGWERK_FASSADE", "HAUPTNUTZUNG"],
        "fassade_Nutzung": ["TRAGWERK_FASSADE", "NUTZUNG"],

        # fassaden analysieren dämmung
        "fassaden_tragwerk_daemmung": ["TRAGWERK_FASSADE", "FASSADE_DAEMMUNG"],
        # tragwerk, dämmung und baujahr sind evt. stark abhängig -> gute erkenntnisse
        "fassaden_tragwerk_daemmung_j_gr": ["TRAGWERK_FASSADE", "FASSADE_DAEMMUNG", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "fassaden_daemmung_j_gr": ["FASSADE_DAEMMUNG", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        #"fassaden_daemmung_bekleidung": ["FASSADE_DAEMMUNG", "FASSADE_BEKLEIDUNG"],
        "fassaden_daemmung_dach_b": ["FASSADE_DAEMMUNG", "DACH_BEKLEIDUNG"],
        "fassaden_daemmung_dach_k": ["FASSADE_DAEMMUNG", "KONSTRUKTION_DACH"],
        "fassaden_daemmung_fenster": ["FASSADE_DAEMMUNG", "FENSTER"],
        "fassaden_daemmung_boden": ["FASSADE_DAEMMUNG", "BODENAUFBAU"],
        "fassaden_daemmung_hauptnutzung": ["FASSADE_DAEMMUNG", "HAUPTNUTZUNG"],


        # fassaden analysieren bekleidung
        "fassaden_bekleidung_j_gr": ["FASSADE_BEKLEIDUNG", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "fassaden_bekleidung_j_p": ["FASSADE_BEKLEIDUNG", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        #"fassaden_bekleidung_holz": ["FASSADE_BEKLEIDUNG", "HOLZ"],
        #"fassaden_bekleidung_stahl": ["FASSADE_BEKLEIDUNG", "STAHL"],
        #"fassaden_bekleidung_beton": ["FASSADE_BEKLEIDUNG", "BETON"],
        #"fassaden_bekleidung_blech": ["FASSADE_BEKLEIDUNG", "STAHLBLECH"],

        # dach analysieren konstruktion
        "dach_Baujahr_gr": ["KONSTRUKTION_DACH", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "dach_Baujahr_p": ["KONSTRUKTION_DACH", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        "dach_konstruktion_bekleidung": ["KONSTRUKTION_DACH", "DACH_BEKLEIDUNG"],
        #"dach_konstruktion_tragwerk": ["KONSTRUKTION_DACH", "TRAGWERK_FASSADE"],
        "dach_konstruktion_holz": ["KONSTRUKTION_DACH", "HOLZ"],
        #"dach_konstruktion_stahl": ["KONSTRUKTION_DACH", "STAHL"],

        # dach analysieren bekleidung
        "dach_Baujahr_gr_bekleidung": ["DACH_BEKLEIDUNG", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "dach_Baujahr_p_bekleidung": ["DACH_BEKLEIDUNG", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        #"dach_bekleidung_holz": ["DACH_BEKLEIDUNG", "HOLZ"],
        #"dach_bekleidung_stahl": ["DACH_BEKLEIDUNG", "STAHL"],
        #"dach_bekleidung_beton": ["DACH_BEKLEIDUNG", "BETON"],
        #"dach_bekleidung_blech": ["DACH_BEKLEIDUNG", "STAHLBLECH"],


        # konstruktion decke
        "decke_Baujahr_gr": ["KONSTRUKTION_DECKE", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "decke_Baujahr_p": ["KONSTRUKTION_DECKE", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        #"decke_konstruktion_holz": ["KONSTRUKTION_DECKE", "HOLZ"],
        #"decke_konstruktion_stahl": ["KONSTRUKTION_DECKE", "STAHL"],
        #"decke_konstruktion_beton": ["KONSTRUKTION_DECKE", "BETON"],
        #"decke_konstruktion_blech": ["KONSTRUKTION_DECKE", "STAHLBLECH"],

        #bodenaufbau analysieren
        "boden_Baujahr_gr": ["BODENAUFBAU", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "boden_Baujahr_p": ["BODENAUFBAU", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        "boden_tragwerk_fassade": ["BODENAUFBAU", "TRAGWERK_FASSADE"],
        "boden_aufb_daemmung": ["BODENAUFBAU", "FASSADE_DAEMMUNG"],
        "boden_aufb_bekleidung": ["BODENAUFBAU", "FASSADE_BEKLEIDUNG"],
        "boden_aufb_fenster": ["BODENAUFBAU", "FENSTER"],

        # fenster analysieren
        "fenster_Baujahr_gr": ["FENSTER", "BAUJAHR_GRUPPE"],
        "fenster_Baujahr_p": ["FENSTER", "BAUPERIODE_PERIOD"],
        "fenster_tragwerk_fassade": ["FENSTER", "TRAGWERK_FASSADE"],
        "fenster_daemmung": ["FENSTER", "FASSADE_DAEMMUNG"],

    
    }

    results = {}

    for name, cols in analysen.items():
        results[name] = get_combinations(df, cols)


    #a = analyze_dataset(dataset_path)
    #print(a.head(10))

    #save the combination analysis to a new Excel file
    output_path = os.path.join(PROJECT_ROOT / "prediction_model", "var_combinations.xlsx")
    
    with pd.ExcelWriter(output_path) as writer:
        for name, combo_df in results.items():

            combo_df.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)
    print(f"Combination analysis saved to {output_path}")