import argparse
import json
import pandas as pd

# définir le parseur d'arguments
parser = argparse.ArgumentParser(description="Convertir un fichier GeoJSON en CSV et ajouter des colonnes latitude et longitude")
parser.add_argument("geojson", help="Le chemin du fichier GeoJSON à convertir")
parser.add_argument("-o", "--output", default=None, help="Le nom du fichier de sortie CSV (par défaut: le même nom que le fichier GeoJSON avec l'extension CSV)")
args = parser.parse_args()

# charger le fichier GeoJSON en tant que liste de features
with open(args.geojson, "r") as f:
    data = json.load(f)

    # afficher le décompte des éléments
    print("Nombre d'éléments dans le fichier GeoJSON :", len(data["features"]))

# initialiser un ensemble pour stocker les clés de toutes les features
all_keys = set()

# parcourir chaque feature pour trouver les clés de tag
for feature in data["features"]:
    # ajouter les clés de la feature à l'ensemble
    all_keys.update(feature["properties"]["tags"].keys())

# convertir l'ensemble en liste et trier les clés
columns = sorted(list(all_keys))

# initialiser le dataframe avec les colonnes définies ci-dessus
df = pd.DataFrame(columns=["id", "latitude", "longitude"] + columns)

# parcourir chaque feature pour ajouter une nouvelle ligne au dataframe avec les valeurs de chaque tag
for feature in data["features"]:
    # définir la latitude et la longitude selon la première coordonnée si la géométrie est de type Linestring
    if feature["geometry"]["type"] == "LineString":
        latitude = feature["geometry"]["coordinates"][0][1]
        longitude = feature["geometry"]["coordinates"][0][0]
    else:
        latitude = feature["geometry"]["coordinates"][1]
        longitude = feature["geometry"]["coordinates"][0]

    row = {
        "id": feature["properties"]["id"],
        "latitude": latitude,
        "longitude": longitude
    }
    # ajouter les valeurs de chaque tag à la ligne
    for key in columns:
        row[key] = feature["properties"]["tags"].get(key, "")
    df = df._append(row, ignore_index=True)

# définir le nom du fichier de sortie CSV
if args.output:
    output_file = args.output
else:
    output_file = os.path.splitext(args.geojson)[0] + ".csv"

print('fichier csv converti : ', output_file)
# convertir le dataframe en CSV en incluant toutes les colonnes
df.to_csv(output_file, sep=";", index=False)