import pandas as pd
import numpy as np
# import csv

# df=pd.read_csv(
#     "C:/Maestría/Tesis/Atlas/New_vulne/2021-2022/Nueva carpeta/SREF21-22_24h_Tmin.csv",
#     index_col="mpio")
#Seleccionas qué archivo quieres usar quitando el # y comentando el anterior:
na="SREF"
#Seleccionas cuál de los dos conjuntos de años
m="20-21_24h_"
# m="21-22_24h_"
#Seleccionas cuál de las tres variables
# e="Tmin"
# e="Tmax"
e="Prec"

#Aquí se pone la ruta
name=na+m+e
tipo=".csv"
#debes cambiar esta ubicación
ubica="C:/Maestría/Tesis/Atlas/New_vulne/"
#Esta no, porque es el archivo que te mandé
cion="2021-2022/Nueva carpeta/"
#Lee los csv con pandas
df=pd.read_csv(
    ubica+cion+name+tipo,
    index_col="mpio")
cion="Max_min/Estados_maxmin.csv"
#Este no es ncesario leerlo, lo usaba para obtener los valores de tmax y tmin
#según los umbrales que habíamos establecido
df2=pd.read_csv(ubica+cion, index_col="mpio")
#Esto sí se usa
col_names = df.columns.values
col_count=[["fecha","cantidad"]]
count=0
#Aquí hace el conteo
for i in range(3,len(col_names)):
    a=df[col_names[i]]
    # print(min(a))
    # print(max(a))
    # print(a)

    for j in range(len(a)):
    ###Temperatura mínima###
        # if float(a[j])<float(df2["Alta_min"].values[j]):
            # count+=1
    ##TEmperatura máxima###
        # if float(a[j])>float(df2["Alta_max"].values[j]):
        #     count+=1
        #     print(a[j])
    # ###Precipitación###
        if float(a[j])>50:
            count+=1
    b=[col_names[i],count]
    col_count.append(b)
    count=0
#Guarda la lista de conteo de columnas "col_count" en la siguiente ubicación:    
np.savetxt(ubica+cion+name+"_amount2"+tipo, 
            col_count,
            delimiter =", ", 
            fmt ='% s')