initial

transfrom.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import pandas as pd
+import json
+import psycopg2
+from sqlalchemy import create_engine
+
+# Dati di input
+input_data = "2024/11/06 07:01:35;|;13.3;-2.4;|;2948.3;6283.5;|;2909.9;6406.1;|;2237.5;9813.8"
+
+# Suddividi la stringa in sezioni usando ";|;" come separatore
+parts = input_data.split(';|;')
+
+# Estrai la data/ora e le prime misurazioni
+timestamp = parts[0]
+measurements = parts[1]
+
+# Estrai i valori di ciascun nodo e formatta i dati come JSON
+nodes = parts[2:]
+
+node_list = []
+for i, node_data in enumerate(nodes, start=1):
+    val1, val2 = node_data.split(';')
+    node_dict = {
+        "num": i,
+        "val1": float(val1),
+        "val2": float(val2)
+    }
+    node_list.append(node_dict)
+
+# Crea il DataFrame con una colonna JSONB per i nodi
+df = pd.DataFrame([{
+    "event_timestamp": pd.to_datetime(timestamp),
+    "battery_level": float(measurements.split(';')[0]),
+    "temperature": float(measurements.split(';')[1]),
+    "nodes_jsonb": json.dumps(node_list)  # Converti la lista di dizionari in una stringa JSON
+}])
+
+# Connessione al database PostgreSQL
+engine = create_engine('postgresql://asepg:batt1l0@10.211.114.101:5432/asedb')
+
+# Carica il DataFrame in una tabella PostgreSQL
+df.to_sql('dataraw', engine, if_exists='append', index=False)
+
+print("Dati caricati con successo nella tabella PostgreSQL!")
+
+