[Issue-Id:RICAPP-204] Bump version to 1.0.0 and push to staging area
[ric-app/ad.git] / ad / insert.py
diff --git a/ad/insert.py b/ad/insert.py
deleted file mode 100644 (file)
index 3a86b9a..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,96 +0,0 @@
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-#  Copyright (c) 2020 HCL Technologies Limited.
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-#  you may not use this file except in compliance with the License.
-#  You may obtain a copy of the License at
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-#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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-#  See the License for the specific language governing permissions and
-#  limitations under the License.
-# ==================================================================================
-
-"""
-This Module is temporary for pushing data into influxdb when AD xApp starts. It will depreciated in future, when data will be coming through KPIMON
-"""
-
-import pandas as pd
-from influxdb import DataFrameClient
-import datetime
-
-
-class INSERTDATA:
-
-    def __init__(self):
-        host = 'r4-influxdb.ricplt'
-        self.client = DataFrameClient(host, '8086', 'root', 'root')
-        self.dropdb('UEData')
-        self.createdb('UEData')
-
-    def createdb(self, dbname):
-        print("Create database: " + dbname)
-        self.client.create_database(dbname)
-        self.client.switch_database(dbname)
-
-    def dropdb(self, dbname):
-        print("DROP database: " + dbname)
-        self.client.drop_database(dbname)
-
-    def dropmeas(self, measname):
-        print("DROP MEASUREMENT: " + measname)
-        self.client.query('DROP MEASUREMENT '+measname)
-
-
-def explode(df):
-    for col in df.columns:
-        if isinstance(df.iloc[0][col], list) and col != 'neighbourCellList':
-            df = df.explode(col)
-        d = df[col].apply(pd.Series)
-        if col in list(range(5)):
-            d.columns = d.columns + '_' + str(col)
-        elif 'nbCellRfReport_' in col:
-            d.columns = d.columns + '_nb_' + col[-1]
-        df[d.columns] = d
-        df = df.drop(col, axis=1)
-    return df
-
-
-def jsonToTable(df):
-    df.index = range(len(df))
-    cols = [col for col in df.columns if isinstance(df.iloc[0][col], dict) or isinstance(df.iloc[0][col], list)]
-    if len(cols) == 0:
-        return df
-    for col in cols:
-        d = explode(pd.DataFrame(df[col], columns=[col]))
-        d = d.dropna(axis=1, how='all')
-        df = pd.concat([df, d], axis=1)
-        df = df.drop(col, axis=1).dropna()
-    return jsonToTable(df)
-
-
-def time(df):
-    df.index = pd.date_range(start=datetime.datetime.now(), freq='10ms', periods=len(df))
-    df['measTimeStampRf'] = df['measTimeStampRf'].apply(lambda x: str(x))
-    return df
-
-
-def populatedb():
-    data = pd.read_csv('ad/valid.csv')
-    data = time(data)
-
-    # inintiate connection and create database UEDATA
-    db = INSERTDATA()
-    db.client.write_points(data, 'valid')
-    del data
-
-    df = pd.read_json('ad/ue.json.gz', lines=True)
-    df = df[['ueMeasReport']].dropna()
-    df = jsonToTable(df)
-    df = time(df)
-
-    db.client.write_points(df, 'train', batch_size=500,  protocol='line')
-    db.client.write_points(df, 'liveUE', batch_size=500, protocol='line')