#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on September 2022

@author: Phil Vernant philippe.vernant@umontpellier.fr
"""

# import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from pyproj import Transformer

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#gps = pd.read_csv('test_centipede.csv',index_col=False) # lecture du fichier
gps = pd.read_excel('3octobre-fac.xls',sheet_name='MTP2')
#gps = gps.drop(columns=['Time','Geometry','Ortho Height','Instrument Ht']) # on élimine quelques colonnes qui ne nous servent pas
gps['sta'] =  gps.Remarks.str[0:1] # on fait une nouvelle colonne contenant juste la premiere lettre des points de mesure (implique que le code est uniquement une lettre sinon str[0:X] avec X=nombre de lettres)
stations = gps.sta.unique() # on liste les stations
print ('points mesurées :', stations)

# on transforme les coordonnées WGS84 en UTM31N
transformer = Transformer.from_crs("EPSG:4326", "epsg:32631", always_xy=True)
gps['E'],gps['N'] = (transformer.transform(gps.Longitude,gps.Latitude))

#creation d'un tableau de donnees pour les valeurs moyennes et écarts types 
gps_m = pd.DataFrame(columns=['sta','n_obs','E','N','Z','sE','sN','sZ'])
gps_m.sta = stations

for i, sta in enumerate(stations):   # calcul des moyennes et écarts types
  print ('processing :',sta)
  gps_m.n_obs[i] = len(gps.E[gps.sta==sta])
  gps_m.E[i] = np.mean(gps.E[gps.sta==sta])
  gps_m.N[i] = np.mean(gps.N[gps.sta==sta])
  gps_m.Z[i] = np.mean(gps.Elevation[gps.sta==sta])
  gps_m.sE[i] = np.std(gps.E[gps.sta==sta])
  gps_m.sN[i] = np.std(gps.N[gps.sta==sta])
  gps_m.sZ[i] = np.std(gps.Elevation[gps.sta==sta])

print(gps_m)