Der Fehler entsteht beim zweiten Aufruf der Schleife. Im Grunde ganz unten wenn die Funktion plot_XY das zweite Mal aufgerufen wird.
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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Dieses Programm plottet die Bereits vorsortierten METAR Daten
# Die Metardaten wurden bereits ausgewertet und als Tabelle abgespeichert.
# Eingelesen werden .csv FIles.
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#Definition der verwendeten Packete
import glob
import pandas
from os.path import join
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime
import os
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import cm
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#Definitionsblock, Veränderung des Save and Rootpath
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#ROOTpfad
ROOT = "/home/samothkociok/Desktop/Plots/METAR"
SAVEPATH = '/home/samothkociok/Desktop/Plots/METAR/XY_PLOT/'
pattern=".csv" #unterstützte FIleart
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#Programmstart
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print('##############################################################################')
print('#Start script METAR plot')
print('##############################################################################')
print('Datapath: ',ROOT)
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#Extrahieren der Ordnerstrukur aus METAR/.... (Eine Unterebene erlaubt)
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def folder_objects(ROOT, otype = "all"):
if (os.path.exists(ROOT) == False or
os.path.isdir(ROOT) == False or
os.access(ROOT, os.R_OK) == False):
return False
else:
objects = os.listdir(ROOT)
result = []
for objectname in objects:
objectpath = ROOT + "/" + objectname
if (otype == "all" or
(otype == "dir" and os.path.isdir(objectpath) == True) or
(otype == "file" and os.path.isfile(objectpath) == True) or
(otype == "link" and os.path.islink(objectpath) == True)):
result.append(objectname)
result.sort()
return result
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#Plotfunktion
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def plot_xy_2017():
#Einlesen aller gefunenen Files -> Einspeichern in Liste
fns = glob.glob(join(landordner, "*.csv"))[:]
#print(fns[:])
anzahl_fall=0
panzahl=1
daten_anzahl=0
for xx in range(len(fns)):
data_str =fns[xx]
if xx==0:
print('The following data has been found:')
print(data_str)
daten_anzahl+=1
print('Founded stationumber: ',daten_anzahl)
del daten_anzahl
for xx in range(len(fns)):
#Header Extrahieren
temp=pandas.read_csv(fns[xx], delimiter=',')
readfile=fns[xx]
index=readfile.find(pattern)
index=index-10 #länge des Namens DAAD_Metar = 10
airp_name=readfile[index:index+4]
print('Plot:', airp_name)
print('Replace month string with value.')
time=temp['Var1']
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")
time=time.replace("Jun", "06")
time=time.replace("Jul", "07")
time=time.replace("Aug", "08")
time=time.replace("Sep", "09")
time=time.replace("Oct", "10")
time=time.replace("Nov", "11")
time=time.replace("Dec", "12")
dat64=pandas.to_datetime(time, format='%d-%b-%Y %H:%M:%S')
timenew=dat64.dt.to_pydatetime()
wind_dir=temp['Daten_1']
wind_spee=temp['Daten_2']
view=temp['Daten_3']
temp_dry=temp['Daten_4']
temp_wet=temp['Daten_5']
pressure=temp['Daten_6']
cover=temp['Daten_7']
cl_base=temp['Daten_8']
cl_art=temp['Daten_9'] #Wert 1 = CB, WErt 0 Towering C
#view[view == 9999] = 10000
Metar=[wind_dir, wind_spee, view,temp_dry, temp_wet, pressure, cover, cl_base, cl_art]
print('Creat subplot pattern.')
years = mdates.YearLocator() # every year
months = mdates.MonthLocator() # every month
days = mdates.DayLocator()
monthFmt = mdates.DateFormatter('%m')
fig = plt.figure(figsize=(18, 16))
st = fig.suptitle('Airport: '+airp_name +', Year: 2017', fontsize="x-large")
ax1 = fig.add_subplot(321)
ax1.set_title('Visibility')
ax1.plot(timenew, view, marker='+')
#plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.ylabel('m')
plt.xlabel('Months in 2017')
ax1.xaxis.set_major_locator(months)
ax1.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
ax1.xaxis.set_minor_locator(days)
ax4 = fig.add_subplot(322)
ax4.set_title('Temperature')
ax4.plot(timenew, temp_dry , color='red')
ax4.plot(timenew, temp_wet, color='blue')
plt.ylabel('°C')
plt.xlabel('Months in 2017')
plt.legend(['Dry', 'Wet'])
ax4.xaxis.set_major_locator(months)
ax4.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
ax4.xaxis.set_minor_locator(days)
ax2 = fig.add_subplot(323)
ax2.set_title('Winddirection')
ax2.scatter(timenew, wind_dir, marker='o')
plt.ylabel('Degree')
plt.xlabel('Months in 2017')
plt.ylim(ymax=360, ymin=0)
ax2.xaxis.set_major_locator(months)
ax2.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
ax2.xaxis.set_minor_locator(days)
ax3 = fig.add_subplot(324)
ax3.set_title('Windspeed')
ax3.plot(timenew, wind_spee, marker='+')
plt.ylabel('m/s')
plt.xlabel('Months in 2017')
ax3.xaxis.set_major_locator(months)
ax3.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
ax3.xaxis.set_minor_locator(days)
ax5 = fig.add_subplot(325)
ax5.set_title('Cloud cover')
ax5.scatter(timenew, cover, marker='+')
plt.ylabel('Fraction')
plt.xlabel('Months in 2017')
plt.ylim(ymax=1.0, ymin=0.0)
ax5.xaxis.set_major_locator(months)
ax5.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
ax5.xaxis.set_minor_locator(days)
ax6 = fig.add_subplot(326)
ax6.set_title('Cloud base')
ax6.plot(timenew, cl_base, marker='+')
plt.ylabel('m')
plt.xlabel('Months in 2017')
ax6.xaxis.set_major_locator(months)
ax6.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
ax6.xaxis.set_minor_locator(days)
plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25, wspace=0.15)
print('DONE.')
if not os.path.exists(SAVEPATH):
print('Creat new save folder.')
os.makedirs(SAVEPATH)
print('DONE.')
print('The plots are saved in ', SAVEPATH)
plt.savefig(SAVEPATH+airp_name+'_overview_2017.jpeg')
print('DONE.')
plt.clf() # Clear figure
del panzahl, time
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#Aufruf der Funktion, von oben, Durchsuchen aller Verzeichnisse und Plotten
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#dirname = os.environ['HOME'] + "/Python"
print("All files: ", folder_objects(ROOT))
print("Folder: ", folder_objects(ROOT, "dir"))
folder=folder_objects(ROOT, "dir")
print("Datafiles: ", folder_objects(ROOT, "file"))
#print("Symlinks:", folder_objects(ROOT, "link"))
#for Ordnerzahl in range(len(folder)):
for Ordnerzahl in range(1):
landordner = ROOT+'/'+folder[Ordnerzahl]
plot_xy_2017()
print('------------------------------------------')
print('-------------Skript finished--------------')
print('------------------------------------------')
