mirror of
https://github.com/kuhyx/ARAI.git
synced 2026-07-04 16:23:09 +02:00
92 lines
3.2 KiB
Python
92 lines
3.2 KiB
Python
import pandas as pd
|
|
import argparse
|
|
import warnings
|
|
|
|
warnings.filterwarnings('ignore')
|
|
|
|
parser = argparse.ArgumentParser()
|
|
parser.add_argument('-t', '--typ')
|
|
parser.add_argument('-k','--kwota')
|
|
parser.add_argument('-b', '--biegly')
|
|
|
|
args = parser.parse_args()
|
|
|
|
TYP = args.typ
|
|
KWOTA = int(args.kwota)
|
|
BIEGLY = str(args.biegly)
|
|
|
|
def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
|
|
mapka = {'1':'cywilnej','2':'górniczej','3':'gospodarczej','4':'prawa pracy & ubezpieczeń'}
|
|
koszt_bieglego= 1789.42
|
|
koszt = 0
|
|
if KWOTA < 100000 and typ != '4':
|
|
df = pd.read_excel('dane.xlsx',sheet_name='rejon')
|
|
mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
|
|
liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
|
|
procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
|
|
koszt_sadu = 0
|
|
koszt_adwokata = 0
|
|
if KWOTA <= 500:
|
|
koszt_sadu = 30
|
|
koszt_adwokata = 90
|
|
elif KWOTA > 500 and KWOTA <= 1500:
|
|
koszt_sadu = 100
|
|
koszt_adwokata = 270
|
|
elif KWOTA > 1500 and KWOTA <= 4000:
|
|
koszt_sadu = 200
|
|
elif KWOTA > 4000 and KWOTA <= 7500:
|
|
koszt_sadu = 400
|
|
elif KWOTA > 7500 and KWOTA <= 10000:
|
|
koszt_sadu = 500
|
|
elif KWOTA > 10000 and KWOTA <= 15000:
|
|
koszt_sadu = 750
|
|
elif KWOTA > 15000 and KWOTA <= 20000:
|
|
koszt_sadu = 1000
|
|
elif KWOTA > 20000:
|
|
koszt_sadu = KWOTA * 0.05
|
|
if koszt_sadu > 20000:
|
|
koszt_sadu = 20000
|
|
|
|
if KWOTA > 1500 and KWOTA <= 5000:
|
|
koszt_adwokata = 900
|
|
elif KWOTA > 5000 and KWOTA <= 10000:
|
|
koszt_adwokata = 1800
|
|
elif KWOTA > 10000 and KWOTA <= 50000:
|
|
koszt_adwokata = 3600
|
|
elif KWOTA > 50000 and KWOTA <= 100000:
|
|
koszt_adwokata = 5400
|
|
|
|
|
|
if BIEGLY == 'True':
|
|
koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata + koszt_bieglego
|
|
else:
|
|
koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata
|
|
print(f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[typ]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa dłuzej niz rok, jej minimalny koszt wyniesie {koszt}")
|
|
|
|
elif KWOTA > 100000:
|
|
df = pd.read_excel('dane.xlsx',sheet_name='okreg')
|
|
mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
|
|
liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
|
|
procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
|
|
|
|
if KWOTA <= 200000:
|
|
koszt_adwokata = 5400
|
|
elif KWOTA > 200000 and KWOTA <= 2000000:
|
|
koszt_adwokata = 10800
|
|
elif KWOTA > 2000000 and KWOTA <= 5000000:
|
|
koszt_adwokata = 15000
|
|
elif KWOTA > 500000:
|
|
koszt_adwokata = 25000
|
|
|
|
koszt_sadu = KWOTA * 0.05
|
|
if koszt_sadu > 20000:
|
|
koszt_sadu = 20000
|
|
|
|
if BIEGLY == 'True':
|
|
koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata + koszt_bieglego
|
|
else:
|
|
koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata
|
|
|
|
print(f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[TYP]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa krócej niz rok, a jej minimalny koszt wynosi {koszt}")
|
|
|
|
calc_stats() |