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+# Les coordonnées de certains prélèvements étaient soit :
+# - manquantes => on les ajoute grâce à une base de donnée des communes trouvée sur data.gouv (mais du coup ce n'est pas les coordonnées du point de prélèvement mais de la ville en général)
+# - inversées => on les réinverse 
+# Cette étape n'est réalisée "que" maintenant car elle est assez couteuse et donc il est préférable de la réaliser sur des données plus petites (donc après les différents filtrages).
+# Les coordonnées gps ne nous servent pas directement dans l'application finale mais elles seront cruciales pour une version améliorée de l'app, descendant l'analyse jusqu'à la maille de la commmune.
+
 import pandas as pd
 import numpy as np
 
-# Charger le fichier des communes
 communes = pd.read_csv(
     "data/raw/20230823-communes-departement-region.csv",
     dtype={'code_commune_INSEE': str}
 )
 
-# Assurer que les codes INSEE ont bien 5 caractères
-communes['code_commune_INSEE'] = communes['code_commune_INSEE'].str.zfill(5)
+communes['code_commune_INSEE'] = communes['code_commune_INSEE'].str.zfill(5) # pour s'assurer que tous les codes INSEE ont bien 5 chiffres
 
-dates = ["20" + str(i).zfill(2) for i in range(18, 24)]
+dates = ["20" + str(i).zfill(2) for i in range(18, 25)]
 processed_dates = []
 
 for date in dates:
     print(f"Processing data for {date}")
 
-    # Charger les données principales
-    input_path = "data/processed/Filtre"+date+".csv" # à modifier
-    output_path = "data/processed/Filtre"+date+"_gps_corrected.csv"  # Nouveau fichier de sortie # à modifier
+    input_path = f"data/processed/Filtre{date}.csv"
+    output_path = "data/processed/Filtre{date}_gps_corrected.csv"
 
     data = pd.read_csv(input_path, dtype={'inseecommune': str})
 
-    # Assurer que les codes INSEE ont bien 5 caractères
-    data['inseecommune'] = data['inseecommune'].str.zfill(5)
+    data['inseecommune'] = data['inseecommune'].str.zfill(5) # même vérif que pour la table communes
 
-    # Définition des limites géographiques de la France métropolitaine à la louche
+    # Limites géographiques de la France métropolitaine (prises un peu plus larges)
     north_lat, south_lat = 52, 40
     west_lon, east_lon = -5, 10
 
-    # Remplacer les valeurs non valides par NaN pour uniformiser les types
     data[['coord_x', 'coord_y']] = data[['coord_x', 'coord_y']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
 
-    # 🔹 Correction de la logique d’inversion : on ne swap que si c'est manifestement inversé
     swap_mask = (data['coord_x'].between(west_lon, east_lon)) & (data['coord_y'].between(south_lat, north_lat))
 
-    # Appliquer l'inversion uniquement aux lignes détectées
     data.loc[swap_mask, ['coord_x', 'coord_y']] = data.loc[swap_mask, ['coord_y', 'coord_x']].values
 
-    # Fusionner avec les coordonnées des communes pour compléter les NaN
     data = data.merge(communes[['code_commune_INSEE', 'latitude', 'longitude']], 
                     left_on='inseecommune', right_on='code_commune_INSEE', how='left')
 
-    # Remplacer les NaN dans `coord_x` et `coord_y` avec les valeurs des communes
     data['coord_x'].fillna(data['latitude'], inplace=True)
     data['coord_y'].fillna(data['longitude'], inplace=True)
 
-    # Supprimer les colonnes inutiles après fusion
     data.drop(columns=['latitude', 'longitude'], inplace=True)
 
-    # Sauvegarde dans un **nouveau fichier**
     data.to_csv(output_path, index=False, float_format="%.6f")
 
-    print(f"✅ Correction rapide terminée pour {date}. Fichier sauvegardé sous : {output_path}")
+    print(f"Correction des coordonnées terminée pour {date}.")