o gh9@sdZddlmZmZmZddlZddlmZdeee efdee ej ffddZ d ee ej fdee e ffd d Z d ee ej fdej fd d Zde de defddZdS)u: 보수 데이터 처리를 위한 유틸리티 함수들 )ListDictAnyN)clean_dataframe_data damage_datareturncCsTt|}t|}|d}i}|D]\}}|gd}|ddg}|||<q|S)u 손상 데이터로부터 보수 테이블을 생성합니다. Args: damage_data (List[Dict[str, Any]]): 손상 데이터 리스트 Returns: Dict[str, pd.DataFrame]: 보수 테이블들을 담은 딕셔너리 repair_method)location damage_typeseverityrestimated_costr r )pd DataFramergroupby sort_values)rdf repair_groups repair_tablesmethodgrouptablerA/home/skpark/git/infrasmart_work/infrasmart/utils/repair_utils.pygenerate_repair_tabless     rrcCs.i}|D]\}}|d}|||<q|S)u 보수 테이블로부터 각 보수 방법별 예상 비용을 계산합니다. Args: repair_tables (Dict[str, pd.DataFrame]): 보수 테이블들 Returns: Dict[str, float]: 보수 방법별 총 예상 비용 r )itemssum)rcostsrr total_costrrrcalculate_repair_costs+s    rc Cslg}|D]*\}}d}|D]\}}||d|d||t|d||dd|d7}qqt|S)u 보수 일정을 생성합니다. Args: repair_tables (Dict[str, pd.DataFrame]): 보수 테이블들 Returns: pd.DataFrame: 보수 일정 테이블 r r r )r r rpriorityestimated_durationr )riterrowsappendcalculate_durationr r)r schedule_datarrr _rowrrrgenerate_repair_schedule=s    r(r rc CsTddddddddddd }ddddddddddddd }||d||d}|S) u 손상 유형과 보수 방법에 따른 예상 소요 시간을 계산합니다. Args: damage_type (str): 손상 유형 repair_method (str): 보수 방법 Returns: int: 예상 소요 시간(일) r ) u 주입공법u표면처리공법u 방수공법u 단면보수u 단면복구u 방청처리u교체u 재설치u 기초보강u 표면보수) u균열u누수u백태u박리u 철근노출u파손u부식u단차u침하u들뜸u마모u탈락)get)r rbase_durationsadditional_durationstotal_durationrrrr$Ys4 r$)__doc__typingrrrpandasr utils.commonrstrrrfloatrr(intr$rrrrs ($#