Die Suche ergab 35 Treffer

von Samoth
Donnerstag 3. Mai 2018, 14:36
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes
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Re: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes

So fehler gefunden:
#dat64=pandas.to_datetime(temp['Var1'], format='%d-%b-%Y %H:%M:%S')
dat64=pandas.to_datetime(temp['Var1'])

Ohne die Angabe des Formats gehts.
von Samoth
Donnerstag 3. Mai 2018, 13:52
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes
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Re: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes

Nach rumprobieren... habe ich rausgefunden, dass der Loop nach Beendigung nicht komplett freigegeben wird... kann das sein?

Gruß
von Samoth
Donnerstag 3. Mai 2018, 11:19
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes
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Re: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes

:D also gut... nochmals genauer.. vieles konnte ich nun rausstreichen. Da ich das so nicht brauche. Das problem liegt nicht an der gedachten Stelle, sondern hat etwas mit dem plotten zu tun. Führe ich das den makierten Code immer wieder aus (doch kopie und paste in der shell) so bekomme ich keinen f...
von Samoth
Donnerstag 3. Mai 2018, 08:21
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes
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Re: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes

Ok, danke für die Inspiration, werde das gleich mal machen. Ich habe den Fehler auf diesen Bereich eingrenzen können. Lösst man das nun über eine Schleife laufen: fns = glob.glob(join(landordner, "*.csv"))[:] for xx in range(len(fns)): #Header Extrahieren temp=pandas.read_csv(fns[xx], delimiter=',')...
von Samoth
Donnerstag 3. Mai 2018, 07:23
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes
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Re: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes

Der Fehler entsteht beim zweiten Aufruf der Schleife. Im Grunde ganz unten wenn die Funktion plot_XY das zweite Mal aufgerufen wird. Gruß #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Dieses Programm plottet die Bereits vorsortierten METAR Daten # Die Metardaten wurden bereits ausgewertet und als Tabe...
von Samoth
Mittwoch 2. Mai 2018, 09:58
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes
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Fehler beim erneuten ausführen eines Skribtes

Hallo, folgendes. Ich habe einen Timestring und ändere ihn wie folgt. time=time.replace("Jan", "01") time=time.replace("Feb", "02") time=time.replace("Mar", "03") time=time.replace("Apr", "04") time=time.replace("May", "05") ... dat64=pandas.to_datetime(time, format='%d-%b-%Y %H:%M:%S') Beim ersten ...
von Samoth
Dienstag 17. April 2018, 08:40
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: colorbar und plot
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colorbar und plot

Hallo, ich versuche gerade eine Colorbar an die Größe meines plots anzugleichen. Allerdings bekomme ich immer der vielsagenden Fehler: KeyError: 'map_projection' if __name__ == '__main__': #plane projection of the world #map with box size (defintion on the top) box = sgeom.box(minx=llcrnrlon, maxx=u...
von Samoth
Freitag 13. April 2018, 13:26
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Umwandeln von Zeiten
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Re: Umwandeln von Zeiten

Hmm.. bisher habe ich das meist so gelöst: #Zusammenführen von Datum und Uhzeit, Umwandeln in datetime64[ns] time=temp['Date(dd-mm-yyyy)']+' '+temp['Time(hh:mm:ss)'] dat64=pandas.to_datetime(time, format='%d:%m:%Y %H:%M:%S') #dates2=datetime.strptime(dates, '%d:%m:%Y %H:%M:%S') #Umwandeln der Zeitse...
von Samoth
Freitag 13. April 2018, 10:53
Forum: Allgemeine Fragen
Thema: Umwandeln von Zeiten
Antworten: 3
Zugriffe: 118

Umwandeln von Zeiten

Hallo, ich stehe gerade auf dem Schlauch... ich habe Zeitwerte die so aussehen: In [27]: time Out[27]: array([ 11232000., 11235600., 11239200., 11242800., 11246400., 11250000., 11253600., 11257200., 11260800., 11264400., 11268000., 11271600., 11275200., 11278800., 11282400., 11286000., 11289600., 11...
von Samoth
Montag 26. Februar 2018, 11:13
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Ersetzen von Falschwerten
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Re: Ersetzen von Falschwerten

Dummer Fehler.

Alles erledigt ;)
von Samoth
Montag 26. Februar 2018, 10:54
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Ersetzen von Falschwerten
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Re: Ersetzen von Falschwerten

Hallo, ich kann den Fehler nicht reproduzieren, da ich mein Code geändert habe und dies nicht mehr brauche. Allerdings gibt es einen ähnlichen Fehler an einer anderen Stelle: Mein Temp sah überigens so aus. In [6]: temp.dtypes Out[6]: 0 int64 1 float64 2 float64 3 float64 4 float64 5 float64 6 float...
von Samoth
Freitag 23. Februar 2018, 09:30
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Ersetzen von Falschwerten
Antworten: 3
Zugriffe: 285

Ersetzen von Falschwerten

Hallo alle zusammen, hier mal ein Rätzel: In [106]: temp[4][0] Out[106]: 184 In [107]: x=0 In [108]: temp[4][x] Out[108]: 184 Warum geht dann: for x in range(datei_size): if math.isnan(temp[4][x]) != True and math.isnan(temp[6][x]) != True: if temp[4][x]<temp[6][x]: temp[6][x]=temp[4][x]-abs(temp[6]...
von Samoth
Donnerstag 22. Februar 2018, 16:15
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Mit Pandas einzelne Zeilen überspringen
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Re: Mit Pandas einzelne Zeilen überspringen

;) Das gehört schon dazu... allerdings interessiert mich die A und B Angabe nicht. Das Problem ist das zur Verfügung stehende Datenformat. Neben einem Leerzeichen, sind auch zwei oder kein Lehrzeichen vorhanden. Da ich es allerdings lediglich zur Auswertung brauche und die Klassifiezierung in der Hi...
von Samoth
Mittwoch 21. Februar 2018, 17:12
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Mit Pandas einzelne Zeilen überspringen
Antworten: 5
Zugriffe: 272

Re: Mit Pandas einzelne Zeilen überspringen

So jetzt geht's temp=pandas.read_csv(datapath, sep='\s*\^', skiprows=1, nrows=read_nrow ,header=None) Ich habe nur noch ein Problem. Nun ist das in manchen Reihen ein B und ein A integriert ist. z.B.: 20 -9999 1850 -9999 -531B-9999 160 -9999 -9999 20 -9999 1770 -9999 -505A-9999 150 90 190 Dadurch fe...
von Samoth
Mittwoch 21. Februar 2018, 16:44
Forum: Wissenschaftliches Rechnen
Thema: Mit Pandas einzelne Zeilen überspringen
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Re: Mit Pandas einzelne Zeilen überspringen

Und ist es auch so das CSV read nach nrows zeilen aufhört? wenn ja dann müsste es so stimmen, dennoch gibt er mir das falsch zurück. Die 0 Zeile und die 108 will ich rauslassen. Dazwischen alles einlesen. Demzufolge lese ich 106 Zeilen ein. temp=pandas.read_csv(datapath, delimiter=' '. skiprows=0, n...