'log_directory': 'C:/github' + '/log', 'test_data_directory': 'C:/github' + '/test_data', 'cache_directory': 'C:/github/w_vattenstatus/cache' } t0 = time.time() ekos = EventHandler(**paths) print('-' * 50) print('Time for request: {}'.format(time.time() - t0)) ######################################################################################################################## # ### See existing workspaces and choose workspace name to load ekos.print_workspaces() workspace_alias = 'WATERS_2019_MAY_1' #'kustzon_selection' workspace_uuid = ekos.get_unique_id_for_alias( workspace_alias=workspace_alias) #'kuszonsmodellen' lena_indicator print(workspace_uuid) workspace_alias = ekos.get_alias_for_unique_id(workspace_uuid=workspace_uuid) ######################################################################################################################## # ### Load existing workspace ekos.load_workspace(unique_id=workspace_uuid) ######################################################################################################################## # ### Choose subset name to load subset_alias = 'WATERS_1' #'SE1_selection'#'satellite_results'#'waters_export'#'test_subset' subset_uuid = ekos.get_unique_id_for_alias(workspace_alias=workspace_alias, subset_alias=subset_alias) print('subset_alias', subset_alias, 'subset_uuid', subset_uuid) ######################################################################################################################## ekos.get_workspace(workspace_uuid=workspace_uuid).get_data_for_waterstool( step=3, subset=subset_uuid) print(10 * '*' + 'FINISHED' + 10 * '*')
workspace_uuid = ekos.get_unique_id_for_alias(workspace_alias=workspace_alias) print(workspace_uuid) # In[24]: workspace_alias = ekos.get_alias_for_unique_id(workspace_uuid=workspace_uuid) # In[25]: ekos.load_workspace(unique_id=workspace_uuid) # # QUALITY ELEMENTS # In[26]: w = ekos.get_workspace(workspace_uuid=workspace_uuid) len(w.data_handler.get_all_column_data_df()) # In[27]: subset_alias = 'SE1_alldata' subset_uuid = ekos.get_unique_id_for_alias(workspace_alias=workspace_alias, subset_alias=subset_alias) # In[28]: ############################################################################################################################### # ### CALCULATE QUALITY ELEMENTS w.get_step_object(step=3, subset=subset_uuid).calculate_quality_element( quality_element='nutrients_sw') w.get_step_object(step=3, subset=subset_uuid).calculate_quality_element(
workspace_alias = 'test1' # 'kustzon_selection' # ### Make a new workspace #ekos.copy_workspace(source_uuid='default_workspace', target_alias=workspace_alias) # ### See existing workspaces and choose workspace name to load ekos.print_workspaces() workspace_uuid = ekos.get_unique_id_for_alias(workspace_alias=workspace_alias) # 'kuszonsmodellen' lena_indicator print(workspace_uuid) workspace_alias = ekos.get_alias_for_unique_id(workspace_uuid=workspace_uuid) ############################################################################################################################### # ### Load existing workspace ekos.load_workspace(unique_id=workspace_uuid) ############################################################################################################################### # ### Load all data in workspace # #### if there is old data that you want to remove ekos.get_workspace(workspace_uuid=workspace_uuid).delete_alldata_export() ekos.get_workspace(workspace_uuid=workspace_uuid).delete_all_export_data() ############################################################################################################################### # #### to just load existing data in workspace ekos.load_data(workspace_uuid=workspace_uuid) ############################################################################################################################### # ### check workspace data length w = ekos.get_workspace(workspace_uuid=workspace_uuid) len(w.data_handler.get_all_column_data_df()) ############################################################################################################################### # ### see subsets in data for subset_uuid in w.get_subset_list(): print('uuid {} alias {}'.format(subset_uuid, w.uuid_mapping.get_alias(unique_id=subset_uuid))) ############################################################################################################################### # # Step 0 print(w.data_handler.all_data.columns)