Firq/data-processing-example
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Firq-ow 2024-05-27 09:26:15 +02:00
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Signed by: Firq
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29
data-processing.ipynb
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@ -24,6 +24,35 @@
"import numpy as np"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Beschreibung des Datensatzes\n",
"\n",
"- Datensatz beinhaltet Daten der Wetterstation Freiburg des Deutschen Wetterdienstes\n",
"- Datensatz ist csv mit Trennzeichen `;`\n",
"- Datensatz umfasst 6 Spalten:\n",
"\n",
"\n",
"| | STATIONS_ID | MESS_DATUM | QN_4 | TT_TER | RF_TER | eor |\n",
"|--------------------|-----------------------|------------------------------|----------------------|-----------------------|----------------------------|------------|\n",
"| Beschreibung | ID der Wetterstation | Datum und Stunde der Messung | Qualität der Messung | Temperatur | Relative Luftfeutchtigkeit | End of Row |\n",
"| Datentyp | Integer | String (Format yyyymmddhh) | Integer | Float | Float | String |\n",
"| Fehlende Einträge | Nein | Nein | Nein | Ja (-999) | Ja (-999) | Nein |\n",
"| Relevant | Nein | Ja | Teilweise | Ja | Ja | Nein |\n",
"\n",
"\n",
"## Schritte der Datenverarbeitung\n",
"\n",
"1. Einlesen des Datensatzes\n",
"2. Konvertierung der Datumsspalte in datetime objekte\n",
"3. Entfernen nicht benötigter Spalten\n",
"4. Plotten der Daten für bessere Übersicht\n",
"5. Identifizieren und kompensieren von Fehlerwerten durch Interpolation\n",
"6. Plotten des Ergebnisses"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,