pyspc.model.premhyce.forecast.Fcst

class pyspc.model.premhyce.forecast.Fcst(filename=None)[source]

Bases : object

Structure de prévisions QMJ de PREMHYCE

filename

Nom du fichier de données

Type:

str

runtime

Instant de prévision

Type:

dt

station

Identifiant de la station

Type:

str

model

Identifiant du modèle hydro

Type:

str

meteo

Identifiant de l’ensemble météo

Type:

str

__init__(filename=None)[source]

Initialisation de l’instance de la classe Fcst (projet Premhyce)

Paramètres:

filename (str) – Nom du fichier de données

Methods

__init__([filename])

Initialisation de l'instance de la classe Fcst (projet Premhyce)

join_basename([runtime, station, model, meteo])

Définir le nom du fichier

read()

Lecture d'un fichier de prévision QMJ par PREMHYCE

split_basename([filename])

Extraire les informations depuis le nom du fichier de prévisions QMJ de PREMHYCE

write([data, dirname])

Ecrire le fichier de prévision QMJ par PREMHYCE
static join_basename(runtime=None, station=None, model=None, meteo=None)[source]
Définir le nom du fichier

à partir d’informations sur la prévision prévisions QMJ de PREMHYCE

Paramètres:

  • runtime (dt) – Instant de prévision

  • station (str) – Identifiant de la station

  • model (str) – Identifiant du modèle hydro

  • meteo (str) – Identifiant de l’ensemble météo

Renvoie:

filename – Fichier de prévisions QMJ de PREMHYCE

Type renvoyé:

str

read()[source]

Lecture d’un fichier de prévision QMJ par PREMHYCE

Renvoie:

Tableau des données de prévision QMJ de PREMHYCE

Type renvoyé:

pandas.DataFrame

Exemples

>>> import pyspc.model.premhyce as _model
>>> f = 'data/model/premhyce/20200612_K0253030_GR6J_CEP.txt'
>>> d = _model.Fcst(filename=f)
>>> print(d)
*************************************
********* PREMHYCE - Fcst ***********
*************************************
*  NOM FICHIER          = data/model/premhyce/20200612_K0253030_GR6J_CEP.txt
*  INSTANT DE PREVISION = 2020-06-12 00:00:00
*  STATION DE PREVISION = K0253030
*  MODELE DE PREVISION  = GR6J
*  ENSEMBLE METEO       = CEP
*************************************

>>> df = d.read()
>>> df
         Date Membre   jp1    jp2   jp3  ...  jp7   jp8
0  2020-06-11     cf  5059  12811  8097  ... 3782  3300
1  2020-06-11    pf1  3907   6181  3927  ... 3909  3266
2  2020-06-11    pf2  3117   2821  2013  ... 1795  1646
3  2020-06-11    pf3  4524   9394  5792  ... 3276  2947
4  2020-06-11    pf4  4482   9159  5665  ... 2675  2475
5  2020-06-11    pf5  4054   6900  4366  ... 2867  3453
6  2020-06-11    pf6  4838  11319  7054  ... 3479  3030
7  2020-06-11    pf7  3160   2983  2095  ... 1449  1346
8  2020-06-11    pf8  4821  11248  7086  ... 2977  2624
9  2020-06-11    pf9  4564   9725  6228  ... 2847  2528
10 2020-06-11   pf10  3449   4132  2676  ... 3109  2506
static split_basename(filename=None)[source]

Extraire les informations depuis le nom du fichier de prévisions QMJ de PREMHYCE

Paramètres:

filename (str) – Fichier de prévisions QMJ de PREMHYCE

Renvoie:

  • runtime (dt) – Instant de prévision

  • station (str) – Identifiant de la station

  • model (str) – Identifiant du modèle hydro

  • meteo (str) – Identifiant de l’ensemble météo

write(data=None, dirname='.')[source]

Ecrire le fichier de prévision QMJ par PREMHYCE

Paramètres:

  • data (pandas.DataFrame) – Tableau des données de prévision QMJ de PREMHYCE

  • dirname (str) – Répertoire du fichier de prévision QMJ de PREMHYCE