水质监测软件：Aquatic Informatics AQUARIUS二次开发_（6）.AQUARIUS时间序列数据分析.docx

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AQUARIUS时间序列数据分析

时间序列数据的导入与导出

在AQUARIUS中，时间序列数据的导入和导出是进行数据分析的第一步。AQUARIUS支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、AQUARIUSDataFile(ADF)等。本节将详细介绍如何使用AQUARIUS的API进行时间序列数据的导入和导出。

导入时间序列数据

AQUARIUS提供了强大的API来导入时间序列数据。以下是一个使用Python脚本导入CSV文件中的时间序列数据到AQUARIUS的示例。

示例代码

#导入所需的库

importrequests

importpandasaspd

fromdatetimeimportdatetime

#AQUARIUSAPI端点和认证信息

AQUARIUS_URL=https://your-aquarius-url/api/v2

USERNAME=your-username

PASSWORD=your-password

#CSV文件路径

CSV_FILE_PATH=path/to/your/CSV/file.csv

#读取CSV文件

df=pd.read_csv(CSV_FILE_PATH,parse_dates=[DateTime])

#定义测量点和参数

MEASUREMENT_LOCATION=Location1

PARAMETER_NAME=Parameter1

#获取认证令牌

defget_auth_token():

response=requests.post(

f{AQUARIUS_URL}/Token,

data={

grant_type:password,

username:USERNAME,

password:PASSWORD

}

)

response.raise_for_status()

returnresponse.json()[access_token]

#导入时间序列数据

defimport_time_series_data(token,location,parameter,data):

headers={

Authorization:fBearer{token},

Content-Type:application/json

}

url=f{AQUARIUS_URL}/timeseries/{location}/{parameter}/data

#将数据转换为AQUARIUS所需的格式

data_json=[

{

Timestamp:datetime.strftime(row[DateTime],%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ),

Value:row[Value]

}

for_,rowindata.iterrows()

]

response=requests.post(url,headers=headers,json=data_json)

response.raise_for_status()

print(数据导入成功)

#主函数

defmain():

token=get_auth_token()

import_time_series_data(token,MEASUREMENT_LOCATION,PARAMETER_NAME,df)

if__name__==__main__:

main()

代码说明

导入所需的库：使用requests库进行HTTP请求，pandas库处理CSV文件，datetime库处理日期时间。

定义API端点和认证信息：设置AQUARIUS的APIURL、用户名和密码。

读取CSV文件：使用pandas读取CSV文件，并解析日期时间列。

定义测量点和参数：指定测量点和参数名称。

获取认证令牌：通过POST请求获取认证令牌。

导入时间序列数据：将数据转换为AQUARIUS所需的JSON格式，并通过POST请求导入数据。

主函数：调用获取认证令