Feat/19 improve readability of the table format

src/pystatis/table.py

@@ -22,13 +22,14 @@ def __init__(self, name: str):
         self.data = pd.DataFrame()
         self.metadata: dict = {}
 
-    def get_data(self, area: str = "all", **kwargs):
+    def get_data(self, area: str = "all", prettify: bool = True, **kwargs):
         """Downloads raw data and metadata from GENESIS-Online.
 
         Additional keyword arguments are passed on to the GENESIS-Online GET request for tablefile.
 
         Args:
             area (str, optional): Area to search for the object in GENESIS-Online. Defaults to "all".
+            prettify (bool, optional): Reformats the table into a readable format. Defaults to True.
         """
         params = {"name": self.name, "area": area, "format": "ffcsv"}
 
@@ -38,12 +39,46 @@ def get_data(self, area: str = "all", **kwargs):
             endpoint="data", method="tablefile", params=params, as_json=False
         )
         assert isinstance(raw_data, str)  # nosec assert_used
+
         self.raw_data = raw_data
         data_str = StringIO(raw_data)
         self.data = pd.read_csv(data_str, sep=";")
 
+        if prettify:
+            self.data = self.prettify_table(self.data)
+
         metadata = load_data(
             endpoint="metadata", method="table", params=params, as_json=True
         )
         assert isinstance(metadata, dict)  # nosec assert_used
+
         self.metadata = metadata
+
+    @staticmethod
+    def prettify_table(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
+        """Reformat the data into a more readable table
+
+        Args:
+            data (pd.DataFrame): A pandas dataframe created from raw_data
+
+        Returns:
+            pd.DataFrame: Formatted dataframe that omits all unnecessary Code columns
+            and includes informative columns names
+        """
+        # Extracts time column with name from first element of Zeit_Label column
+        time = pd.DataFrame({data["Zeit_Label"].iloc[0]: data["Zeit"]})
+
+        # Extracts new column names from first values of the Merkmal_Label columns
+        # and assigns these to the relevant attribute columns (Auspraegung_Label)
+        attributes = data.filter(like="Auspraegung_Label")
+        attributes.columns = data.filter(like="Merkmal_Label").iloc[0].tolist()
+
+        # Selects all columns containing the values
+        values = data.filter(like="__")
+
+        # Given a name like BEV036__Bevoelkerung_in_Hauptwohnsitzhaushalten__1000
+        # extracts the readable label and omit both the code and the unit
+        values.columns = [name.split("__")[1] for name in values.columns]
+
+        pretty_data = pd.concat([time, attributes, values], axis=1)
+        return pretty_data

tests/test_config.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-import copy
 import os
 from configparser import ConfigParser
 from pathlib import Path

tests/test_db.py

@@ -1,10 +1,8 @@
-import logging
 from configparser import ConfigParser
 
 import pytest
 
 from pystatis import config, db
-from pystatis.exception import PystatisConfigError
 
 
 @pytest.fixture()

tests/test_table.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+import pandas as pd
+import pytest
+
+import pystatis
+
+EASY_TABLE = """Statistik_Code;Statistik_Label;Zeit_Code;Zeit_Label;Zeit;1_Merkmal_Code;1_Merkmal_Label;1_Auspraegung_Code;1_Auspraegung_Label;     FLC006__Gebietsflaeche__qkm
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;08;Baden-Württemberg;35747,85
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;09;Bayern;70541,58
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;11;Berlin;891,12
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;12;Brandenburg;29654,38
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;04;Bremen;419,61
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;02;Hamburg;755,09
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;06;Hessen;21115,62
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;13;Mecklenburg-Vorpommern;23294,90
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;03;Niedersachsen;47709,90
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;05;Nordrhein-Westfalen;34112,72
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;07;Rheinland-Pfalz;19857,97
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;10;Saarland;2571,52
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;14;Sachsen;18449,86
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;15;Sachsen-Anhalt;20467,20
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;01;Schleswig-Holstein;15804,30
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;16;Thüringen;16202,37
+11111;Feststellung des Gebietsstands;STAG;Stichtag;31.12.2022;DLAND;Bundesländer;;Insgesamt;357595,99"""
+
+
+def mocked_load_data(endpoint, method, params, as_json):
+    if endpoint == "data" and method == "tablefile":
+        return EASY_TABLE
+    elif endpoint == "metadata" and method == "table":
+        return {"metadata": "table"}
+    else:
+        raise NotImplementedError
+
+
+def test_get_data(monkeypatch):
+    # patch pystatis.table.load_data with parameter endpoint="data"
+    # and method="tablefile" to return EASY_TABLE
+    monkeypatch.setattr(pystatis.table, "load_data", mocked_load_data)
+    table = pystatis.Table(name="11111-0001")
+    table.get_data(prettify=False)
+    assert table.data.shape == (17, 10)
+    assert isinstance(table.data, pd.DataFrame)
+    assert not table.data.empty
+    assert isinstance(table.raw_data, str)
+    assert table.raw_data != ""
+
+
+def test_prettify(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(pystatis.table, "load_data", mocked_load_data)
+    table = pystatis.Table(name="11111-0001")
+    table.get_data(prettify=True)
+    assert table.data.shape == (17, 3)
+    assert table.data.columns.to_list() == [
+        "Stichtag",
+        "Bundesländer",
+        "Gebietsflaeche",
+    ]