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00cabb9500
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061647d1d0
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@ -7,7 +7,6 @@
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"# Musterbeispiel Data Processing\n",
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"\n",
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"Notwendige Packages befinden sich in `requirements.txt` - installieren mit `pip install -r requirements.txt`.\n",
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"\n",
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"Die Verwendung eines Virtual Environments (venv) wird empfohlen (`py -m venv .venv`, dann `.venv/scripts/activate` bzw. `.venv/bin/activate`)"
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]
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},
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"import numpy as np"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {},
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"source": [
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"## Beschreibung des Datensatzes\n",
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"\n",
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"- Datensatz beinhaltet Daten der Wetterstation Freiburg des Deutschen Wetterdienstes\n",
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"- Datensatz ist csv mit Trennzeichen `;`\n",
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"- Datensatz umfasst 6 Spalten:\n",
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"\n",
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"\n",
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"| | STATIONS_ID | MESS_DATUM | QN_4 | TT_TER | RF_TER | eor |\n",
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"|--------------------|-----------------------|------------------------------|----------------------|-----------------------|----------------------------|------------|\n",
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"| Beschreibung | ID der Wetterstation | Datum und Stunde der Messung | Qualität der Messung | Temperatur | Relative Luftfeutchtigkeit | End of Row |\n",
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"| Datentyp | Integer | String (Format yyyymmddhh) | Integer | Float | Float | String |\n",
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"| Fehlende Einträge | Nein | Nein | Nein | Ja (-999) | Ja (-999) | Nein |\n",
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"| Relevant | Nein | Ja | Teilweise | Ja | Ja | Nein |\n",
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"\n",
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"\n",
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"## Schritte der Datenverarbeitung\n",
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"\n",
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"1. Einlesen des Datensatzes\n",
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"2. Konvertierung der Datumsspalte in datetime objekte\n",
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"3. Entfernen nicht benötigter Spalten\n",
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"4. Plotten der Daten für bessere Übersicht\n",
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"5. Identifizieren und kompensieren von Fehlerwerten durch Interpolation\n",
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"6. Plotten des Ergebnisses"
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]
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},
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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