def workReadCSV(self, locapp, rundata): """ Get the selected Data File Name and read as CSV """ dataFilename = locapp.ui.t1LoadedDataFilename.text(); if dataFilename == "": locapp.tools.showInfo( "Info", "SELECT INPUT FILE FIRST" ) return # create data frame df = loc.read_csv( str(dataFilename), mapsta_version=100) rundata.setDF(df) locapp.ui.t1Data.setCurrentIndex(2)
def workReadCSV(self, locapp, rundata):
"""
Get the selected Data File Name and read as CSV
"""
dataFilename = locapp.ui.t1LoadedDataFilename.text()
if dataFilename == "":
locapp.tools.showInfo("Info", "SELECT INPUT FILE FIRST")
return
# create data frame
df = loc.read_csv(str(dataFilename), mapsta_version=100)
rundata.setDF(df)
locapp.ui.t1Data.setCurrentIndex(2)
# please save all ui files prefixed by Ui_, then all python classes will also
# be prefixed by ui. these classes only create the window and another class
# located in the project root, not prefixed by ui can inherit this class in
# order to draw the correct window.
#-----------------------------------------------------------------------------
# locomotif API
#-----------------------------------------------------------------------------
# es gibt verschiedene vordefinierte Vormate, die von locomitf einfach eingelesen
# werden können. hierfür sind die konfigurationen jeweils in einer Datei hinterlegt.
# unter angabe der Versionsnummer der verwendet GPS gerätes, werden diese Einstellungen
# von locomitf direkt geladen.
# die funktion gibt die daten als richtig formattierten pandas.DataFrame zurück.
import locomotif as loc
df = loc.read_csv('path/to/locomotif/sample_data/schlossberg.txt', mapsta_version=100)
# diese Versionsnummer sollte nicht vom Nutzer abgerfragt werden, sondern über die Einstllungen dauerhaft
# festgelegt werden können. Zusätlich sollte es im Menu einen 'import txt' punkt geben, über den ein
# dialog gestartet wird, in dem wie gewohnt spalten namen definiert und der separator festgelegt werden kann,
# z.b:
df = loc.read_csv('path/to/locomotif/sample_data/irgendwas.txt', sep=";", header=True, usecols=['Longitude', 'Latitiude', 'Var1', 'Var2'], names=['', '', 'lon', 'lat', 'biomass', 'diversity'])
# hier wird das format explizit angegeben, der header verwendet, die spalten angegeben die verwendet werden sollen und alle spalten umbenannt.
# wichtig für locomotif ist, dass df eine spalte 'lon' und 'lat' hat.
# das interne Objebt, das die Daten in locomotif verwaltet heißt Cluster und benötigt den obigen df.
c = loc.Cluster(df)
# das ding hat viele Methoden und bekommt noch mehr. z.B. kann sich ein CLuster auch auf die Platte speichern
# und mit loc.read_Cluster wieder geladen werden. Das wird in locomotifGUI die 'Projekte' sein.
# auf die daten im Cluster kann mittels den gegeben variablen namen zugegriffen werden
uic.compileUiDir("work/")
uic.compileUiDir("config/")
uic.compileUiDir("polyline/")
uic.compileUiDir("uicustom/")
#-----------------------------------------------------------------------------
# locomotif API
#-----------------------------------------------------------------------------
# es gibt verschiedene vordefinierte Vormate, die von locomitf einfach eingelesen
# werden können. hierfür sind die konfigurationen jeweils in einer Datei hinterlegt.
# unter angabe der Versionsnummer der verwendet GPS gerätes, werden diese Einstellungen
# von locomitf direkt geladen.
# die funktion gibt die daten als richtig formattierten pandas.DataFrame zurück.
import locomotif as loc
df = loc.read_csv('C:/user/thomas.sonstiges/GitHub/sample_data/schlossberg.txt', mapsta_version=100)
# diese Versionsnummer sollte nicht vom Nutzer abgerfragt werden, sondern über die Einstllungen dauerhaft
# festgelegt werden können. Zusätlich sollte es im Menu einen 'import txt' punkt geben, über den ein
# dialog gestartet wird, in dem wie gewohnt spalten namen definiert und der separator festgelegt werden kann,
# z.b:
########## df = loc.read_csv('C:/user/thomas.sonstiges/GitHub/sample_data/schlossberg.txt', sep=";", header=True, usecols=['LAT', 'LON', 'SAT', 'HDOP', 'BIO', 'DIV'], names=['', '', 'lat', 'lon', 'biomass', 'diversity'])
# hier wird das format explizit angegeben, der header verwendet, die spalten angegeben die verwendet werden sollen und alle spalten umbenannt.
# wichtig für locomotif ist, dass df eine spalte 'lon' und 'lat' hat.
# das interne Objebt, das die Daten in locomotif verwaltet heißt Cluster und benötigt den obigen df.
c = loc.Cluster(df)
# das ding hat viele Methoden und bekommt noch mehr. z.B. kann sich ein CLuster auch auf die Platte speichern
# und mit loc.read_Cluster wieder geladen werden. Das wird in locomotifGUI die 'Projekte' sein.
