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jupyter/stembureau_data.ipynb

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+      "\u001b[1;32m/home/lillian/Code/stembureau-meting/jupyter/stembureau_data.ipynb Cell 2'\u001b[0m in \u001b[0;36m<cell line: 5>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      <a href='vscode-notebook-cell:/home/lillian/Code/stembureau-meting/jupyter/stembureau_data.ipynb#ch0000001?line=1'>2</a>\u001b[0m \u001b[39mimport\u001b[39;00m \u001b[39mgeopandas\u001b[39;00m \u001b[39mas\u001b[39;00m \u001b[39mgpd\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m      <a href='vscode-notebook-cell:/home/lillian/Code/stembureau-meting/jupyter/stembureau_data.ipynb#ch0000001?line=3'>4</a>\u001b[0m crs \u001b[39m=\u001b[39m {\u001b[39m'\u001b[39m\u001b[39minit\u001b[39m\u001b[39m'\u001b[39m:\u001b[39m'\u001b[39m\u001b[39mEPSG:4326\u001b[39m\u001b[39m'\u001b[39m}\n\u001b[0;32m----> <a href='vscode-notebook-cell:/home/lillian/Code/stembureau-meting/jupyter/stembureau_data.ipynb#ch0000001?line=4'>5</a>\u001b[0m df_geojson \u001b[39m=\u001b[39m gpd\u001b[39m.\u001b[39;49mread_file(\u001b[39mr\u001b[39;49m\u001b[39m'\u001b[39;49m\u001b[39m../data/2022gr.geo.json\u001b[39;49m\u001b[39m'\u001b[39;49m, crs\u001b[39m=\u001b[39;49mcrs)\n",
+      "File \u001b[0;32m~/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py:244\u001b[0m, in \u001b[0;36m_read_file\u001b[0;34m(filename, bbox, mask, rows, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=238'>239</a>\u001b[0m \u001b[39mif\u001b[39;00m kwargs\u001b[39m.\u001b[39mget(\u001b[39m\"\u001b[39m\u001b[39mignore_geometry\u001b[39m\u001b[39m\"\u001b[39m, \u001b[39mFalse\u001b[39;00m):\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=239'>240</a>\u001b[0m     \u001b[39mreturn\u001b[39;00m pd\u001b[39m.\u001b[39mDataFrame(\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=240'>241</a>\u001b[0m         [record[\u001b[39m\"\u001b[39m\u001b[39mproperties\u001b[39m\u001b[39m\"\u001b[39m] \u001b[39mfor\u001b[39;00m record \u001b[39min\u001b[39;00m f_filt], columns\u001b[39m=\u001b[39mcolumns\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=241'>242</a>\u001b[0m     )\n\u001b[0;32m--> <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=243'>244</a>\u001b[0m \u001b[39mreturn\u001b[39;00m GeoDataFrame\u001b[39m.\u001b[39;49mfrom_features(\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=244'>245</a>\u001b[0m     f_filt, crs\u001b[39m=\u001b[39;49mcrs, columns\u001b[39m=\u001b[39;49mcolumns \u001b[39m+\u001b[39;49m [\u001b[39m\"\u001b[39;49m\u001b[39mgeometry\u001b[39;49m\u001b[39m\"\u001b[39;49m]\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/io/file.py?line=245'>246</a>\u001b[0m )\n",
+      "File \u001b[0;32m~/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py:600\u001b[0m, in \u001b[0;36mGeoDataFrame.from_features\u001b[0;34m(cls, features, crs, columns)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py?line=596'>597</a>\u001b[0m     features_lst \u001b[39m=\u001b[39m features\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py?line=598'>599</a>\u001b[0m rows \u001b[39m=\u001b[39m []\n\u001b[0;32m--> <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py?line=599'>600</a>\u001b[0m \u001b[39mfor\u001b[39;00m feature \u001b[39min\u001b[39;00m features_lst:\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py?line=600'>601</a>\u001b[0m     \u001b[39m# load geometry\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py?line=601'>602</a>\u001b[0m     \u001b[39mif\u001b[39;00m \u001b[39mhasattr\u001b[39m(feature, \u001b[39m\"\u001b[39m\u001b[39m__geo_interface__\u001b[39m\u001b[39m\"\u001b[39m):\n\u001b[1;32m    <a href='file:///home/lillian/.conda/envs/stembureaus/lib/python3.10/site-packages/geopandas/geodataframe.py?line=602'>603</a>\u001b[0m         feature \u001b[39m=\u001b[39m feature\u001b[39m.\u001b[39m__geo_interface__\n",
+      "File \u001b[0;32mfiona/ogrext.pyx:1515\u001b[0m, in \u001b[0;36mfiona.ogrext.Iterator.__next__\u001b[0;34m()\u001b[0m\n",
+      "File \u001b[0;32mfiona/ogrext.pyx:202\u001b[0m, in \u001b[0;36mfiona.ogrext.FeatureBuilder.build\u001b[0;34m()\u001b[0m\n",
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    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 99,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -3265,7 +3280,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 102,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -3325,7 +3340,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 103,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -3344,7 +3359,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 104,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -3516,7 +3531,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 105,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {
     "scrolled": false
    },
@@ -3788,7 +3803,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 108,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -4229,7 +4244,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 109,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -4359,7 +4374,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 142,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -4373,7 +4388,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 111,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -4405,7 +4420,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 112,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -4429,7 +4444,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 113,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {
     "scrolled": false
    },
@@ -4460,7 +4475,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 130,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
@@ -4474,7 +4489,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 115,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -4527,7 +4542,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 116,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -4848,7 +4863,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 117,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -5229,6 +5244,8 @@
     "\n",
     "    wims_datestack.groupby(pd.Grouper(freq='30Min')).count().plot(kind='bar', y='Openingstijden',width=1, figsize=(25, 25), title=\"Openingstijden stemlokalen staffel {} kiesgerechtigden\".format(label)).set_xticklabels(xticklabels, rotation=-45, ha=\"left\", rotation_mode=\"anchor\")\n",
     "    #TODO: export excel file\n",
+    "    wims_datestack.to_csv(path_or_buf='../data/export/openingstijden_staffel_{}.csv'.format(label), sep=';', na_rep='', header=True, date_format = '%m-%d %H:%M')\n",
+    "\n",
     "\n",
     "    #wims_datesplit_16.groupby(wims_datesplit_16[\"Openingstijden 16-03-2022\"].dt.hour).count().plot(kind=\"bar\", y='Openingstijden 16-03-2022')\n",
     "    #wims_datesplit_16.groupby(pd.Grouper(freq='30Min')).count().plot(kind='bar', y='Openingstijden 16-03-2022')\n",
@@ -5238,7 +5255,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 122,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -5266,7 +5283,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 134,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {
     "scrolled": false
    },
@@ -5416,7 +5433,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 133,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -5503,7 +5520,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 143,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -5714,6 +5731,40 @@
     "    make_graphs_dist(label)"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 177,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/tmp/ipykernel_112022/688534536.py:6: SettingWithCopyWarning: \n",
+      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame\n",
+      "\n",
+      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
+      "  gdf_wims_dedupe.rename(columns = {'CBS gemeentecode': 'gemeentecode'}, inplace = True)\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#print(list(gdf_wims_dedupe))\n",
+    "\n",
+    "#print(list(df_stemger_clean))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "gdf_wims_dedupe.rename(columns = {'CBS gemeentecode': 'gemeentecode'}, inplace = True)\n",
+    "wims_merged = pd.merge(gdf_wims_dedupe, df_stemger_clean, on=['gemeentecode'])\n",
+    "wims_merged.rename(columns = {'binned': 'staffel'}, inplace = True)\n",
+    "wims_merged.to_csv(path_or_buf='../data/export/openingstijden_alle_staffels.csv', sep=';', na_rep='', header=True, date_format = '%m-%d %H:%M')\n",
+    "\n",
+    "df_nearest.rename(columns = {'CBS gemeentecode': 'gemeentecode'}, inplace = True)\n",
+    "df_merged = pd.merge(df_nearest, df_stemger_clean, on=['gemeentecode'])\n",
+    "df_merged.rename(columns = {'binned': 'staffel'}, inplace = True)\n",
+    "df_merged.to_csv(path_or_buf='../data/export/afstand_alle_staffels.csv', sep=';', na_rep='', header=True, date_format = '%m-%d %H:%M')"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
    "execution_count": null,