fmda/data/test-time_intp.ipynb

   1 {
   2  "cells": [
   3   {
   4    "cell_type": "code",
   5    "execution_count": 1,
   6    "id": "5db541f3-072f-4ac4-88fe-9dd744188c26",
   7    "metadata": {},
   8    "outputs": [
   9     {
  10      "name": "stdout",
  11      "output_type": "stream",
  12      "text": [
  13       "t2 correctly increments by one hour.\n",
  14       "DatetimeIndex(['2023-01-01 12:00:00', '2023-01-01 13:00:00',\n",
  15       "               '2023-01-01 14:00:00', '2023-01-01 15:00:00'],\n",
  16       "              dtype='datetime64[ns]', freq='H')\n",
  17       "[10.         16.66666667 18.33333333 15.        ]\n"
  18      ]
  19     }
  20    ],
  21    "source": [
  22     "import numpy as np\n",
  23     "import pandas as pd\n",
  24     "\n",
  25     "# Sample data: Replace these with your actual datetime arrays and value arrays\n",
  26     "t1 = pd.to_datetime(['2023-01-01 12:00', '2023-01-01 13:30', '2023-01-01 15:00'])\n",
  27     "v1 = np.array([10, 20, 15])\n",
  28     "\n",
  29     "t2 = pd.date_range(start='2023-01-01 12:00', periods=4, freq='H')\n",
  30     "\n",
  31     "# Create pandas Series from t1 and v1\n",
  32     "series_v1 = pd.Series(data=v1, index=t1)\n",
  33     "\n",
  34     "# Check that t2 increments by one hour\n",
  35     "if all(t2 == pd.date_range(start=t2[0], periods=len(t2), freq='H')):\n",
  36     "    print(\"t2 correctly increments by one hour.\")\n",
  37     "else:\n",
  38     "    print(\"Error: t2 does not increment correctly by one hour.\")\n",
  39     "\n",
  40     "# Interpolate (linearly) and extrapolate at endpoints\n",
  41     "series_v3 = series_v1.reindex(series_v1.index.union(t2)).interpolate(method='time').reindex(t2)\n",
  42     "\n",
  43     "# Check for need to extrapolate by constant at the endpoints\n",
  44     "if t2[0] < series_v1.index[0]:\n",
  45     "    series_v3[t2[0]] = series_v1.iloc[0]\n",
  46     "if t2[-1] > series_v1.index[-1]:\n",
  47     "    series_v3[t2[-1]] = series_v1.iloc[-1]\n",
  48     "\n",
  49     "# Prepare final output\n",
  50     "t3 = series_v3.index\n",
  51     "v3 = series_v3.values\n",
  52     "\n",
  53     "print(t3)\n",
  54     "print(v3)\n"
  55    ]
  56   },
  57   {
  58    "cell_type": "code",
  59    "execution_count": 2,
  60    "id": "5c6c16b5-4c90-4b61-adce-441a6282146e",
  61    "metadata": {},
  62    "outputs": [],
  63    "source": [
  64     "import numpy as np\n",
  65     "import pandas as pd\n",
  66     "from utils import time_intp\n"
  67    ]
  68   },
  69   {
  70    "cell_type": "code",
  71    "execution_count": 3,
  72    "id": "09768b38-ef92-4c8d-a0ed-31fb347f3883",
  73    "metadata": {},
  74    "outputs": [
  75     {
  76      "name": "stdout",
  77      "output_type": "stream",
  78      "text": [
  79       "t2 times: [Timestamp('2023-01-01 00:00:00') Timestamp('2023-01-03 00:00:00')\n",
  80       " Timestamp('2023-01-07 00:00:00') Timestamp('2023-01-10 00:00:00')]\n",
  81       "Interpolated v2 values: [1.         1.44444444 2.33333333 3.        ]\n"
  82      ]
  83     }
  84    ],
  85    "source": [
  86     "def time_intp_test():\n",
  87     "    # Create test data\n",
  88     "    t1 = np.array([pd.Timestamp('2023-01-01'), pd.Timestamp('2023-01-05'), pd.Timestamp('2023-01-10')])\n",
  89     "    v1 = np.array([1, np.nan, 3])\n",
  90     "    t2 = np.array([pd.Timestamp('2023-01-01'), pd.Timestamp('2023-01-03'), pd.Timestamp('2023-01-07'), pd.Timestamp('2023-01-10')])\n",
  91     "    \n",
  92     "    # Test the interpolation function\n",
  93     "    v2 = time_intp(t1, v1, t2)\n",
  94     "    \n",
  95     "    # Output the results for inspection\n",
  96     "    print(\"t2 times:\", t2)\n",
  97     "    print(\"Interpolated v2 values:\", v2)\n",
  98     "\n",
  99     "# Run the test function to see results\n",
 100     "time_intp_test()\n"
 101    ]
 102   },
 103   {
 104    "cell_type": "code",
 105    "execution_count": null,
 106    "id": "2ebbbc3b-0080-4ed1-b60a-41d374f4247d",
 107    "metadata": {},
 108    "outputs": [],
 109    "source": []
 110   }
 111  ],
 112  "metadata": {
 113   "kernelspec": {
 114    "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
 115    "language": "python",
 116    "name": "python3"
 117   },
 118   "language_info": {
 119    "codemirror_mode": {
 120     "name": "ipython",
 121     "version": 3
 122    },
 123    "file_extension": ".py",
 124    "mimetype": "text/x-python",
 125    "name": "python",
 126    "nbconvert_exporter": "python",
 127    "pygments_lexer": "ipython3",
 128    "version": "3.10.9"
 129   }
 130  },
 131  "nbformat": 4,
 132  "nbformat_minor": 5
 133 }