pyspc.model.grp22.cal_fcst.GRP_Fcst

class pyspc.model.grp22.cal_fcst.GRP_Fcst(filename=None)[source]

Bases : object

Structure de fichier de prévision produit par GRP (Calage)

filename

Nom du fichier de données

Type:

str

station

Identifiant de la station

Type:

str

model

Nom du modèle (GRP)

Type:

str

snow

Avec/Sans module neige

Type:

str

error

Modèle d’erreur (RNA, TAN)

Type:

str

leadtime

Echeance de prévision

Type:

str

timestep

Pas de temps de calcul

Type:

str

threshold

Seuil de calage

Type:

str

rainfall

Origine des pluies (P0: plue nulle, PP: pluie parfaite)

Type:

str

periods

Périodes de calage et d’application

Type:

str

__init__(filename=None)[source]

Initialisation de l’instance de la classe GRP_Fcst

Paramètres:

filename (str) – Nom du fichier de données

Methods

__init__([filename])

Initialisation de l'instance de la classe GRP_Fcst

read()

Lecture du fichier de prévision produit par GRP (Calage)

split_basename([filename])

Extraire les informations depuis le nom du fichier de prévision produit par GRP (Calage)

write()

Ecriture du fichier de prévision produit par GRP (Calage)

read()[source]

Lecture du fichier de prévision produit par GRP (Calage)

Renvoie:

Tableau des données de prévision de GRP 2018

Type renvoyé:

pandas.DataFrame

Exemples

>>> from pyspc.model.grp22 import GRP_Fcst
>>> f = 'data/model/grp22/cal/H_RH10585x_GRP_SMN_TAN_PDT_00J01H00M_HOR_00J03H00M_Scal_5d00_PP_P0P0.TXT'
>>> reader = GRP_Fcst(filename=filename)
>>> reader
*************************************
*********** GRP 2018 - Fcst *********
*************************************
*  NOM FICHIER      = data/model/grp22/cal/H_RH10585x_GRP_SMN_TAN_PDT_00J01H00M_HOR_00J03H00M_Scal_5d00_PP_P0P0.TXT
*  CODE STATION     = RH10585x
*  MODEL            = GRP
*  NEIGE            = SMN
*  TRAIT. ERREUR    = TAN
*  PAS DE TEMPS     = 00J01H00M
*  HORIZON CALAGE   = 00J03H00M
*  SEUIL CALAGE     = 5d00
*  SOURCE PRECIP    = PP
*  PERIODES         = P0P0
*************************************
>>> df = reader.read()
>>> df
                     OBS00J00H00M  ...  PRV05J00H00M
      DATE                         ...
2007-01-18 12:00:00        2.8230  ...        2.7671
2007-01-18 13:00:00        2.7738  ...        2.7381
2007-01-18 14:00:00        2.7246  ...        2.6924
2007-01-18 15:00:00        2.7100  ...        2.5725
2007-01-18 16:00:00        2.7300  ...        2.4280
2007-01-18 17:00:00        2.8962  ...        2.3638
2007-01-18 18:00:00        3.5375  ...        2.3488
2007-01-18 19:00:00        5.1501  ...        2.5162
2007-01-18 20:00:00        7.8640  ...        2.6129
2007-01-18 21:00:00       10.1920  ...        2.4551
2007-01-18 22:00:00       12.4640  ...        2.3413
2007-01-18 23:00:00       14.6950  ...        2.2893
2007-01-19 00:00:00       16.6250  ...        2.2380
2007-01-19 01:00:00       18.2500  ...        2.1963
2007-01-19 02:00:00       19.7100  ...        2.2121
2007-01-19 03:00:00       20.4315  ...        2.2088
2007-01-19 04:00:00       21.9115  ...        2.2536
2007-01-19 05:00:00       23.4250  ...        2.2863
2007-01-19 06:00:00       23.5500  ...        2.3005
2007-01-19 07:00:00       24.9125  ...        2.4172
2007-01-19 08:00:00       29.3062  ...        2.5941
2007-01-19 09:00:00       33.8499  ...        2.6126
2007-01-19 10:00:00       36.1000  ...        2.5266
2007-01-19 11:00:00       36.3666  ...        2.4600
2007-01-19 12:00:00       34.7500  ...        2.4060
2007-01-19 13:00:00       30.4996  ...        2.3009
2007-01-19 14:00:00       26.9284  ...        2.2741
2007-01-19 15:00:00       24.9933  ...        2.2784
2007-01-19 16:00:00       23.6850  ...        2.2537
2007-01-19 17:00:00       22.6416  ...        2.2274
2007-01-19 18:00:00       21.4666  ...        2.1885

[31 rows x 33 columns]

static split_basename(filename=None)[source]

Extraire les informations depuis le nom du fichier de prévision produit par GRP (Calage)

Paramètres:

filename (str) – Fichier de prévision produit par GRP (Calage)

Renvoie:

  • station (str) – Identifiant de la station

  • model (str) – Nom du modèle (GRP)

  • snow (str) – Avec/Sans module neige

  • error (str) – Modèle d’erreur (RNA, TAN)

  • timestep (str) – Pas de temps de calcul

  • leadtime (str) – Echeance de prévision

  • threshold (str) – Seuil de calage

  • rainfall (str) – Origine des pluies (P0: plue nulle, PP: pluie parfaite)

  • periods (str) – Périodes de calage et d’application

Exemples

>>> from pyspc.model.grp22 import GRP_Fcst
>>> f = 'data/model/grp22/cal/H_RH10585x_GRP_SMN_TAN_PDT_00J01H00M_HOR_00J03H00M_Scal_5d00_PP_P0P0.TXT'
>>> (station, model, snow, error, timestep, leadtime, threshold,
...  rainfall, periods) = GRP_Fcst.split_basename(filename=f)
>>> station
RH10585x
>>> model
GRP
>>> snow
SMN
>>> error
TAN
>>> timestep
00J01H00M
>>> leadtime
00J03H00M
>>> threshold
5d00
>>> rainfall
PP
>>> periods
P0P0
write()[source]

Ecriture du fichier de prévision produit par GRP (Calage)