Metadata-Version: 2.4
Name: sarapy
Version: 3.1.1
Summary: Library for Sarapico Metadata processing
Author-email: Lucas Baldezzari <lmbaldezzari@gmail.com>
License: MIT
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows 10
Classifier: Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows 11
Classifier: Operating System :: Unix
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENCE
Requires-Dist: numpy>=1.23
Requires-Dist: pandas>=1.5
Requires-Dist: scipy>=1.9
Requires-Dist: scikit-learn>=1.2
Requires-Dist: matplotlib>=3.6
Requires-Dist: seaborn>=0.12
Requires-Dist: requests>=2.28
Requires-Dist: python-dotenv>=1.0
Requires-Dist: geopy>=2.3
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest; extra == "dev"
Requires-Dist: black; extra == "dev"
Requires-Dist: ruff; extra == "dev"
Requires-Dist: mypy; extra == "dev"
Dynamic: license-file

# SARAPY

Library for processing SARAPICO project metadata of _AMG SA_.

#### Version 3.1.1

- Se vuelve a generar archivos de regresor_v2 y poly_features_v2 porque quedó mal cargado.

#### Version 3.1.0

- Se actualiza regresor para estimar fertilizante.
- Actualización de archivos para instalar la libería.


#### Version 3.0.0
- Se mejora la forma de obtener valores de media movil para todas las variables en las que se usa.
- Se corrigen bugs debido a nodos con pocas operaciones.
- Se corrigen errores a la hora de pasar parámetros a los métodos de algunas clases.
- Se configuran parámetros de fmcreator y plantin_classifier para el reetiquetado, los mismos son:

kwargs_fmcreator = {"imputeDistances":True, "distanciaMedia":1.8, "umbral_precision":0.3,
                        "dist_mismo_lugar":0.2, "max_dist":100,
                        "umbral_ratio_dCdP":2, "deltaO_medio":4,
                        "impute_ratiodcdp": True, "umbral_impute_ratiodcdp": -0.5,
                        "deltaO_ma": True, "deltaO_ma_window": 26}
            
            
    ##argumentos del método PlantinClassifier.clasiffy()
    kwargs_classifier = {"proba_threshold":0.4,
                         "use_proba_ma":False,
                         "proba_ma_window":10,
                         "update_samePlace":True,
                         "update_dstpt":True,
                         "umbral_proba_dstpt":0.5,
                         "umbral_bajo_dstpt":1.5,
                         "use_ma":True,
                         "dstpt_ma_window":62,
                         "use_min_dstpt":False,
                         "factor":0.1,
                         
                         "useRatioStats":False,
                         "std_weight":1.,
                         "useDistancesStats":False,
                         "ratio_dcdp_umbral":0.1,
                         "dist_umbral":0.5,
                         }

#### Version 2.3.0

- Se agregan funcionalidades.
- Se corrigen errores menores.

#### Version 2.2.0

- Se agrega baseDeltaP en PlantinFMCreator para poder dividir el timestamp de la electrónica por 10, ya que se envía en décimas de segundo.
   
#### Version 2.1.1

- Se corrige error de tiepo en TransformToOutputData.

#### Version 2.1.0

- Se modifica TransformInputdata para poder obtener el timestamp en newSample de OpsProcessor. Se modifica transformOutputData para entregar los datos en base a la solicitud de #43. Se modifica OpsProcessor para poder obtener los datos de salida según solicitud en #43. Close #43.

#### Version 2.0.0

- Se realizan cambios en TransformInputData para que convierta los datos de telemetría a la forma de lista de diccionarios, como un JSON, para que sea más fácil de usar y entender. Además, a futuro, se espera que los datos de la electrónica se puedan enviar en este formato.
- Se realizan cambios en TLMSensorDataProcessor para que pueda recibir los datos de telemetría como una lista de diccionarios. La clase permite obtener los datos como un numpy array, o indexar por filas y columnas de forma similar a un DataFrame de pandas (de hecho se usa pandas para esto).
- Se generan cambios en PlantinFMCreator para que pueda recibir los datos de telemetría como una lista de diccionarios, y se usa TLMSensorDataProcessor para procesar los datos y obtener la matriz de características, la cual es la misma que antes.
- Se generan cambios en FertilizerTransformer para que pueda recibir los datos de telemetría como una lista de diccionarios, y se usa TLMSensorDataProcessor para procesar los datos y obtener la matriz de características, la cual es la misma que antes.
- Se generan cambios en OpsProcessor para poder trabajar con el formato nuevo de datos.

Los detalles de los cambios son comentados en el issue #37.

#### Version 1.4.0b1

- Se empieza a trabajar sobre librería estadística para poder detectar sensores saturados.
- Se empieza a trabajar sobre actualización para trabajar con los datos en la nueva modalidad luego de la migración.

#### Version 1.3.1

- Se modifica PlantinClassifier para tomar el umbral máximo de dst_pt en 4 y no en 7.

#### Version 1.3.0

- Se agrega funcionalidad para estimar la cantidad de gramos de fertilizante en base al nivel de distorsión de fertilizante arrojado por la electrónica. Se implementa mlProcessor.FertlizerFMCreator y mlProcessor.FertilizerTransformer. Además se modifican las clases OpsProcessor y TransformToOutputData para poder usar estas nuevas clases.

#### Version 1.2.6

- Se agrega línea dentro de clase OpsProcessor.

#### Version 1.1.6

- Se modifica PlantinClassifier para mejorar el NO conteo de plantines en OSP.

#### Version 1.1.5

- Se quita print de función update.

#### Version 1.1.4

- Se implementa actualización de operaciones con bandera MODE en 1. Se hacen operaciones de plantin iguales a 0 para todas las operaciones con MODE = 1.

#### Version 1.1.3

- Se modifica GeoProcessor para no tener problemas con valores de latitud y longitud fuera de rangos.

#### Version 1.1.2

- Se modifica TimeSeriesProcessor.transform() para poder usar la modificación realizada en 1.1.1.

#### Version 1.1.1

- Se modifica TimeSeriesProcessor.compute_ratio_dCdP() dado que la versión de vectorize al parecer no funcionaba correctamente en ciertos casos.

#### Version 1.1.0

Versión 1.1 estable para trabajarse en servidor.

- Se implementa nueva estrategia para la clasificación de plantines.


#### Version 1.0.1

- Se agrega *__init.py__* dentro del mpdulo _utils_.

#### Version 1.0.0

- Se crean clases TransformInputData y TransformToOuputData dentro del módulo proprocessing. Se crean utils.

#### Version 0.4.9

- Se cierra la versión 0.4.8 y se crea la versión 0.4.9 para actualizar repositorio, diagrama de clases a esta versión y la Licencia de uso.

#### Version 0.4.8

- Se importa pandas en OpsProcessor.py ya que no estaba.

#### Version 0.4.7

- Se agregan modificaciòn en método OpsProcessor.transformInputData() y se agrega OpsProcessor.transformToOutputData().

#### Version 0.4.6

- Se agrega función OpsProcessor.transformInputData() para convertir la lista de diccionarios entregadas por el decoder a un array de strings necesarios para procesar y clasificar los datos.

#### Version 0.4.5

- Se modifica clase PlantinClassifier para que ahora tome un clasificador y lo use para clasificar operaciones.
- Se modifica OpsProcessor para poder obtener clasificaciones (y no matrices de características de plantin como se venía probando).

#### Version 0.4.4

- Se modifica fit() de PlantinFMCreator.

#### Version 0.4.3

- Se agrega fit() dentro de transform() de PlantinFMCreator.

#### Version 0.4.2

- Se agrega \*\*kwargs en OpsProcessor, PlantinClassifier y PlantinFMCreator para poder setear los atributos de PlantinFMCreator desde las clases que lo usen.

#### Version 0.4.1

- Se corrigen problemas de importaciones circulares.

#### Version 0.4.0

- Se implementa _OpsProcessor_.
- Se implementa _PlanntinClassifier_.
- Se corrige salida de _transform()_ y _fit_transform()_ de GeoProcessor.
- Se mueve PlantinFMCreator a mlProcessors
- Se cambia nombre de TLMSensorDataCreator a TLMSensorDataProcessor
