using Dates, XLSX, Plots, DataFrames
using CSV
pasta_principal = "Dropbox/LAC/Alocação de unidades/Curtissimo Cascata Finardi"
pasta_dados = "/Dados/Dessem/"
entdados = string(pasta_principal,pasta_dados,"entdados.dat")

df = CSV.File(entdados; header=false) |> DataFrame! #abrindo entdados.dat
##
aux = df[!, 1] #pegando as informações
pesquisando = ["&   CARGA","&   DEMANDAS/CARGAS ESPECIAIS"] #os espaços importam
posic = findall(x -> x in pesquisando, aux) #achando a posição da tabela "Tempo de Viagem"
posic = posic .+ [2,-3] #excluindo extremidades textuais
demanda_sub_h = aux[posic[1]:posic[2]] #pegando tabela inteira
colunas = Symbol.(split(demanda_sub_h[1])[2:end]) #pegando o nome das colunas
colunas[4] = :mi
colunas[7] = :mf
demanda_sub_h = split.(demanda_sub_h[3:end]) #pegando só os dados e transformando em matrix
demanda_sub_h = convert.(Array{Any}, demanda_sub_h) #transformando o tipo para Any
df_temp = Array(DataFrame(demanda_sub_h)) #transformando em DataFrame e depois em Array para transport
if size(df_temp)[1]<9
    df_temp = vcat(df_temp[1:6,1:end],zeros(2,size(df_temp)[2]),df_temp[end:end,1:end])# adicionando duas colunas faltantes
end
array_temp = permutedims(df_temp) #transpondo
df = DataFrame(array_temp) #transformando em DataFrame
df = df[!,2:end] #retirando a primeira coluna (DP)
rename!(df, colunas) #renomeando as colunas
CSV.write(string(pasta_principal,pasta_dados,"demanda_sub_h.csv"), df)
#println(demanda_sub_h)
