Manejo de datos tipo Date archivos

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@@ -471,6 +471,24 @@ class ModeloDataset:
             else:
                  x=x+1
         return new_identificadores 
+    def is_integer_string(self,value):
+     try:
+        int(value)
+        return True
+     except ValueError:
+        return False    
+    def get_day_of(self, month_name, year=2024):
+        
+        months = {
+            'enero': 1, 'febrero': 2, 'marzo': 3, 'abril': 4, 'mayo': 5, 'junio': 6,
+            'julio': 7, 'agosto': 8, 'septiembre': 9, 'octubre': 10, 'noviembre': 11, 'diciembre': 12,
+            'january': 1, 'february': 2, 'march': 3, 'april': 4, 'may': 5, 'june': 6,
+            'july': 7, 'august': 8, 'september': 9, 'october': 10, 'november': 11, 'december': 12
+        }
+        month = months[month_name]
+        _, num_days = calendar.monthrange(year, month)
+        return str(num_days)
+
   ###
   ### Funciones para generar diversos datos fake dependiendo de la catagoria
   ### 
@@ -492,8 +510,10 @@ class ModeloDataset:
         return self.faker_.company() 
     def fake_city(self):
         return self.faker_.city()     
-    def reemplazo_fake(self,identificadores):
-            
+    def reemplazo_fake(self,identificadores,new_tokens):
+        a=['Enero','January', 'February','Febrero','Marzo','March','Abril','April','Mayo','May','Junio','June','Julio','July','Agosto','August','Septiembre','September','Octubre','October','Noviembre','November','Diciembre','December']
+        b=['Ene','Jan', 'Feb','Mar','Mar','Abr','Apr','May','May','Jun','Jun','Jul','Jul','Ago','Aug','Sep','Oct','Nov','Dic','Dec']
+        i=0            
         if self.idioma=='es':
              self.faker_ = Faker('es_MX')
             
@@ -510,8 +530,40 @@ class ModeloDataset:
             
             elif 'LOC' in id:
                 new_iden.append(self.fake_city())
+            elif 'DATE' in id:
+             
+                 if self.is_integer_string(new_tokens[i]):      
+                       
+                    match len(new_tokens[i]):
+                        case 4:
+                            new_iden.append(self.faker_.date()[:4]) 
+                        case 10:
+                            new_iden.append(self.faker_.date())
+                        case 1:
+                            new_iden.append(self.get_day_of('february'))    
+                        case 2:
+                            new_iden.append(self.get_day_of('february'))
+                        case _:
+                             new_iden.append(id)
+                 else:
+                    match new_tokens[i]:
+                        case w if w in a:
+                             new_iden.append(self.faker_.month_name()) 
+                        case w if w in b:
+                             new_iden.append(self.faker_.month_name()[:3])
+                        case "-":
+                             new_iden.append("-")
+                        case ".":
+                             new_iden.append(".")    
+                        case ",":
+                             new_iden.append(",")
+                        case "/":
+                             new_iden.append("/")     
+                        case _:
+                             new_iden.append(id)                    
             else:
                 new_iden.append(id)
+            i=i+1    
         return new_iden          
   ###
   ### Función que aplica los modelos de acuerdo al idioma detectado
@@ -661,7 +713,7 @@ class ModeloDataset:
            if etiquetas:
               out.append(self.salida_texto( iden,np.array(tokens[i])))
            else:   
-              out.append(self.salida_texto(iden,self.reemplazo_fake(np.array(tokens[i]))))
+              out.append(self.salida_texto(iden,self.reemplazo_fake(np.array(tokens[i]),labels[i])))
            i=i+1
         
         return out