import csv
import requests
import pandas as pd

#prefix = '臺北市大安區'
#prefix = '臺中市'
prefix=''

# 需設定抓取的開放資料url位置
url = ""

prefix_list = []
row_count = 0

with requests.Session() as s:
    download = s.get(url)  #取得url的下載資料
    decoded_content = download.content.decode('utf-8')  #把下載資料編碼成utf8
    cr = csv.reader(decoded_content.splitlines(), delimiter=',') #用csv.reader把資料分行並存入cr變數中
    original_list = list(cr)  #把csv讀入的資料轉換成方便處理的list格式
    
    print('original_list len = %d' % (len(original_list)-1))  #列印有幾筆資料
    
    # 計算符合prefix 區域條件的有幾筆
    # ----------------------------------
    for row in original_list:
        row_count = row_count + 1  #跳過第1筆，因為是表頭欄位文字
        if row_count != 1:
            if prefix == '':
                prefix_list.append(row)
            elif row[2].startswith(prefix):     #如果資料符合prefix，就把資料加入prefix_list中
                prefix_list.append(row)
    print('prefix_list len= %d' % len(prefix_list)) #列印符合條件的有幾筆

def myFunc(row):
    return int(row[4])   #row[4]代表成人口罩剩餘數


prefix_list.sort(key=myFunc, reverse=True)   #按照口罩剩餘數由大到小排序

prefix_list.insert(0, original_list[0])  #在prefix_list資料中，加入表頭欄位資訊，方便閱讀

mask_df = pd.DataFrame(prefix_list) #把prefix_list資料轉換成pdDataFrame格式，並存入mask_df
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):
    display(mask_df) #列印mask_df資料

# original_list
#Note: "https://data.nhi.gov.tw/resource/mask/maskdata.csv"