Récupération des jours Tempos#

Objectif#

Ce notebook a pour objectif de récupérer les jours Tempo.

Il utilise l’API de Enedis pour récupérer les jours Tempo.

[1]:

from pathlib import Path
from energy_forecast.energy import TempoCalendarDownloader

Fetch les jours Tempo#

Le fichier téléchargé est un fichier CSV mais qui se termine en “xls” et il est zipé.

[2]:

root_dir = Path("../")
bronze_dir: Path = root_dir / "data" / "bronze"
filename_zip = bronze_dir / "tempo.zip"
downloader = TempoCalendarDownloader(prefix=bronze_dir)
downloader.download()

Conversion du fichier#

[3]:

df = downloader.read_file()
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 3585 entries, 2014-09-01 to 2024-06-24
Data columns (total 1 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype
---  ------      --------------  -----
 0   tempo_type  3585 non-null   category
dtypes: category(1)
memory usage: 31.6 KB

[4]:

silver_dir = root_dir / "data" / "silver"
silver_file = silver_dir / "tempo_2014_2024.csv"
silver_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
df.to_csv(silver_file)

Conclusion#

Ce notebook utilise l’API de Enedis pour récupérer l’historique des jours Tempo de 2014 à 2024.

Un fichier temporaire est stocké dans le répertoir /data/bronze puis la version CSV est stockée dans le répertoire /data/silver.