'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)
