dsfr-data-normalize - Composants

Composant intermediaire de normalisation et nettoyage des donnees. Se place entre <dsfr-data-source> et <dsfr-data-query> pour nettoyer les donnees avant traitement.

Invisible : Ce composant ne rend rien visuellement. Il normalise les donnees et les redistribue aux composants en aval via le systeme d'evenements.

Position dans le pipeline

dsfr-data-source → dsfr-data-normalize → dsfr-data-query → dsfr-data-chart

Normaliser avant dsfr-data-query permet aux filtres et agregations de travailler sur des donnees propres (evite les comparaisons string vs number).

Cas d'usage

Nombres en string : valeurs numeriques stockees comme texte ("1234" au lieu de 1234)
Separateurs decimaux : virgule francaise vs point international ("12,5" vs "12.5")
Caracteres speciaux : balises HTML, espaces superflus dans les valeurs
Libelles peu clairs : cles d'API cryptiques a renommer pour la lisibilite
Valeurs manquantes : remplacer N/A, n.d., - par des valeurs exploitables
Decimales parasites : arrondir 32073247.269999996 a 32073247
Objets imbriques : aplatir un sous-objet pour remonter ses cles au premier niveau

Attributs

Attribut	Type	Defaut	Description
`id`	String	-	Requis. Identifiant de la sortie.
`source`	String	`""`	Requis. ID de la source a ecouter.
`numeric`	String	`""`	Champs a forcer en nombre (virgule-separes).
`numeric-auto`	Boolean	`false`	Detection et conversion automatique des champs numeriques.
`rename`	String	`""`	Renommage de cles : `"ancien:nouveau \| ancien2:nouveau2"`
`trim`	Boolean	`false`	Supprime les espaces en debut/fin des valeurs string.
`strip-html`	Boolean	`false`	Supprime les balises HTML des valeurs string.
`replace`	String	`""`	Remplacement global de valeurs : `"N/A: \| n.d.: \| -:0"`
`replace-fields`	String	`""`	Remplacement cible par champ : `"CHAMP:ancien:nouveau \| CHAMP2:a:n"`. Ne remplace que dans le champ specifie. Combinable avec `replace`.
`flatten`	String	`""`	Cle du sous-objet a aplatir au premier niveau. Supporte la dot notation (`"data.attributes"`).
`round`	String	`""`	Arrondit les champs numeriques. Format : `"champ1, champ2"` (0 decimales) ou `"champ1:2, champ2:0"` (N decimales).
`lowercase-keys`	Boolean	`false`	Met toutes les cles en minuscules.

Separateurs : rename et replace utilisent le pipe | pour separer les paires, et : pour separer la cle de la valeur. replace-fields utilise le format CHAMP:pattern:remplacement (les 2 premiers : sont des delimiteurs). numeric utilise la virgule.

Exemple : trim + renommage

Les donnees brutes RappelConso contiennent des noms de colonnes longs et techniques. On renomme les colonnes pour la lisibilite et on nettoie les espaces superflus.

Donnees brutes (JSON)

{
  "modeles_ou_references": " Lot 2024-ABC ",
  "categorie_produit": "Alimentation",
  "marque_produit": "Ma Marque",
  "date_publication": "2024-06-15",
  "motif_rappel": "Presence de Listeria"
}

Apres normalisation

{
  "Produit": "Lot 2024-ABC",       // trim + rename
  "Categorie": "Alimentation",     // rename
  "Marque": "Ma Marque",           // rename
  "Date": "2024-06-15",            // rename
  "Motif": "Presence de Listeria"  // rename
}

Code

<dsfr-data-source id="raw" api-type="opendatasoft"
  dataset-id="rappelconso-v2-gtin-trie"
  base-url="https://data.economie.gouv.fr"
  server-side page-size="50">
</dsfr-data-source>

<dsfr-data-normalize id="clean" source="raw"
  trim
  rename="modeles_ou_references:Produit | categorie_produit:Categorie | marque_produit:Marque | date_publication:Date | motif_rappel:Motif">
</dsfr-data-normalize>

<!-- Les donnees normalisees sont pretes pour query/chart -->
<dsfr-data-list source="clean" pagination="5"></dsfr-data-list>

Exemple : pipeline complet

Source → Normalize → Query → Chart

<dsfr-data-source id="raw" url="..." transform="results"></dsfr-data-source>

<dsfr-data-normalize id="clean" source="raw"
  numeric="population, budget"
  rename="pop_tot:Population totale | lib_dep:Departement"
  trim
  replace="N/A: | n.d.:">
</dsfr-data-normalize>

<dsfr-data-query id="stats" source="clean"
  group-by="Departement"
  aggregate="population:sum"
  order-by="population__sum:desc"
  limit="10">
</dsfr-data-query>

<dsfr-data-chart source="stats" type="bar"
  label-field="Departement"
  value-field="population__sum">
</dsfr-data-chart>

Exemple : remplacement cible par champ (INSEE)

L'API INSEE Melodi retourne des codes de dimension (AGE: "Y30T39", PCS: "3"). replace-fields permet de les decoder sans affecter les autres champs qui pourraient contenir les memes valeurs.

<dsfr-data-source id="raw" api-type="insee"
  base-url="https://api.insee.fr/melodi"
  dataset-id="DS_POPULATIONS_REFERENCE"
  where="POPREF_MEASURE:eq:PMUN, TIME_PERIOD:eq:2023">
</dsfr-data-source>

<dsfr-data-normalize id="decoded" source="raw"
  replace-fields="AGE:Y30T39:30-39 ans | AGE:Y_LT30:Moins de 30 ans | PCS:3:Cadres | PCS:5:Employes"
  replace="N/A:">
</dsfr-data-normalize>

<dsfr-data-chart source="decoded" type="bar"
  label-field="AGE" value-field="OBS_VALUE">
</dsfr-data-chart>