tide.time_serie package

Submodules

tide.time_serie.exception_time_serie module

Module contenant les exceptions pour les séries temporelles de données de marée.

Ce module contient les exceptions sont utilisées pour gérer les erreurs lors de la récupération des données de marée.

exception tide.time_serie.exception_time_serie.InterpolationValueError(from_time, to_time, time_serie)[source]

Bases: Exception

Exception pour les valeurs impossibles à interpoler.

Parameters:

from_time (pd.Timestamp) – Date de début.
to_time (pd.Timestamp) – Date de fin.
time_serie (TimeSeriesProtocol) – Série temporelle.

from_time: Timestamp: Date de début.

time_serie: TimeSeriesProtocol: Série temporelle.

to_time: Timestamp: Date de fin.

exception tide.time_serie.exception_time_serie.NoWaterLevelDataError(station_id, from_time, to_time)[source]

Bases: Exception

Exception pour les erreurs de données de marée manquantes.

Parameters:

station_id (str) – Code de la station.
from_time (str) – Date de début.
to_time (str) – Date de fin.

from_time: str: Date de début.

station_id: str: Code de la station.

to_time: str: Date de fin.

exception tide.time_serie.exception_time_serie.WaterLevelDataGapError(station_id, gaps, max_time_gap)[source]

Bases: Exception

Exception pour les périodes de données manquantes.

Parameters:

station_id (str) – Code de la station.
gaps (pd.DataFrame) – Périodes de données manquantes.
max_time_gap (str) – Limite permise pour les données

gaps: DataFrame: Périodes de données manquantes.

max_time_gap: str: Limite permise pour les données.

station_id: str: Code de la station.

tide.time_serie.exception_time_serie.get_data_gap_periods(gaps)[source]

Récupère les périodes de données manquantes.

Parameters:: gaps (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes.
Returns:: Périodes de données manquantes.
Return type:: list[DataGapPeriod]

tide.time_serie.exception_time_serie.get_data_gaps_message(gaps)[source]

Journalise les périodes de données manquantes.

Parameters:: gaps (pd.DataFrame) – Périodes de données manquantes.
Returns:: Journalisation des périodes de données manquantes.
Return type:: str

tide.time_serie.time_serie_dataframe module

Module pour la gestion des données de séries temporelles de marée.

Ce module contient les fonctions pour gérer les données de séries temporelles de marée.

tide.time_serie.time_serie_dataframe.add_metadata_to_time_serie_dataframe(wl_dataframe, station_id, stations_handler)[source]

Ajoute les métadonnées aux données de la série temporelle.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – Données de la série temporelle.
station_id (str) – Identifiant de la station.
stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.

Returns:

Données de la série temporelle avec les métadonnées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataWithMetaDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.add_nan_date_row(wl_dataframe, time)[source]

Ajoute une ligne de données avec une valeur de NaN à partir d’une date.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données.
time (str) – Date.

Returns:

DataFrame contenant la ligne ajouter aux autres données.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.check_for_missing_values_for_interpolation(values, wl_resampled)[source]

Vérifie la présence de valeurs manquantes et lève une exception si nécessaire.

Parameters:

values (pd.Series) – Série de valeurs à vérifier.
wl_resampled (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données rééchantillonnées.

Raises:

InterpolationValueError – Si des valeurs manquantes sont détectées.

Return type:

None

tide.time_serie.time_serie_dataframe.clean_time_series_data(wl_dataframe, from_time, to_time)[source]

Nettoie les données de la série temporelle.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – Données de la série temporelle.
from_time (str) – Date de début.
to_time (str) – Date de fin.

Returns:

Données de la série temporelle nettoyées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.combine_water_level_data(wl_combined_dataframe, wl_data_dataframe, gaps_dataframe)[source]

Combine les données de niveau d’eau.

Parameters:

wl_combined_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données de niveau d’eau combinées.
wl_data_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données de niveau d’eau.
gaps_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes.

Returns:

DataFrame contenant les données de niveau d’eau combinées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.create_nan_date_row(date_time)[source]

Crée une ligne de données avec une valeur de NaN pour une date donnée.

Parameters:: date_time (str) – Date.
Returns:: Ligne de données.
Return type:: NanDateRow

tide.time_serie.time_serie_dataframe.cubic_spline_interpolation(index_time, values, wl_resampled)[source]

Interpole les données manquantes avec une spline cubique.

Parameters:

index_time (pd.Index) – Index des données.
values (pd.Series) – Valeurs des données.
wl_resampled (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données rééchantillonnées.

Returns:

DataFrame contenant les données interpolées.

Return type:

pd.DataFrame

tide.time_serie.time_serie_dataframe.extend_non_nan_dataframe(non_nan_dataframe, first_row, last_row)[source]

Étend les lignes du DataFrame pour ajouter la première et la dernière date.

Parameters:

non_nan_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données non NaN.
first_row (pd.DataFrame) – Première ligne du DataFrame.
last_row (pd.DataFrame) – Dernière ligne du DataFrame.

Returns:

DataFrame contenant les données étendues.

Return type:

pd.DataFrame

tide.time_serie.time_serie_dataframe.extend_rows_to_deltatime(non_nan_dataframe, first_row, last_row)[source]

Étend les lignes du DataFrame pour ajouter la première et la dernière date.

Parameters:

non_nan_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données non NaN.
first_row (pd.DataFrame) – Première ligne du DataFrame.
last_row (pd.DataFrame) – Dernière ligne du DataFrame.

Returns:

DataFrame contenant les données étendues.

Return type:

pd.DataFrame

tide.time_serie.time_serie_dataframe.fill_data_gaps(gaps_dataframe, wl_dataframe, wl_combined_dataframe)[source]

Permet de remplir les périodes de données manquantes.

Parameters:

gaps_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes.
wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données à ajouter.
wl_combined_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données combinées.

Returns:

DataFrame contenant les données ajoutées au données combinées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.finalize_time_serie_dataframe(wl_dataframe, station_id, stations_handler)[source]

Finalise les données de la série temporelle en les nettoyant, en les triant et en ajoutant les métadonnées.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – Données de la série temporelle.
station_id (str) – Identifiant de la station.
stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.

Returns:

Données de la série temporelle finalisées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataWithMetaDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_buffered_time(time, buffer_time, operation)[source]

Calcul le temps avec un tampon à partir d’une date.

Parameters:

time (str | datetime) – Date en format ISO 8601 ou objet datetime.
buffer_time (Optional[pd.Timedelta]) – Temps tampon à ajouter au début et à la fin de la période de données.
operation (Literal['-', '+']) – Opération à effectuer.

Returns:

Date avec le temps tampon.

Return type:

str

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_datetime_from_iso8601(date)[source]

Convertit une date ISO 8601 en objet datetime.

Parameters:: date (str) – Date ISO 8601.
Returns:: Objet datetime.
Return type:: datetime

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_empty_dataframe()[source]

Crée un DataFrame vide.

Returns:: DataFrame vide.
Return type:: pd.DataFrame

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_first_and_last_rows(wl_dataframe)[source]

Récupère la première et la dernière ligne du DataFrame.

Parameters:: wl_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données.
Returns:: Première et dernière ligne du DataFrame.
Return type:: tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_gaps_dataframe_list(gaps_dataframe, wl_dataframe)[source]

Récupère les périodes de données manquantes.

Parameters:

gaps_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes.
wl_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données.

Returns:

Une liste de DataFrame contenant les périodes de données manquantes.

Return type:

list[pd.DataFrame]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_iso8601_from_datetime(date)[source]

Convertit un objet datetime en date ISO 8601.

Parameters:: date (datetime) – Objet datetime.
Returns:: Date ISO 8601.
Return type:: str

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_row_by_index(wl_dataframe, index)[source]

Récupère une ligne du DataFrame par son index.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données.
index (int) – Index de la ligne à récupérer.

Returns:

Ligne du DataFrame.

Return type:

pd.DataFrame

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_station_position(station_id, stations_handler)[source]

Récupère la position de la station.

Parameters:

station_id (str) – Identifiant de la station.
stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.

Returns:

Position de la station.

Return type:

Optional[Point]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_threshold_interpolation_filling_value(time_serie, threshold_interpolation_filling=None, time_series_excluded_from_interpolation=None)[source]

Fonction pour obtenir la valeur du seuil d’interpolation.

Parameters:

time_serie (TimeSeriesProtocol) – Série temporelle.
threshold_interpolation_filling (Optional[str | None]) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies. Si None, les données manquantes sont seulement remplies par la time série suivante.
time_series_excluded_from_interpolation (Optional[Collection[TimeSeriesProtocol]]) – Liste des séries temporelles à exclure de l’interpolation.

Returns:

Seuil d’interpolation.

Return type:

str | None

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_water_level_data(stations_handler, station_id, from_time, to_time, time_series_priority, wlo_qc_flag_filter=None, buffer_time=None, max_time_gap=None, threshold_interpolation_filling=None, time_series_excluded_from_interpolation=None)[source]

Récupère et traite les séries temporelles de niveau d’eau pour une station donnée.

Parameters:

stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.
station_id (str) – Identifiant de la station.
from_time (str | datetime) – Date de début en format ISO 8601 ou objet datetime.
to_time (str | datetime) – Date de fin en format ISO 8601 ou objet datetime.
time_series_priority (Collection[TimeSeriesProtocol]) – Liste des séries temporelles à récupérer en ordre de priorité.
wlo_qc_flag_filter (Optional[Collection[str] | None]) – Filtre de qualité des données wlo.
buffer_time (Optional[pd.Timedelta | None]) – Temps tampon à ajouter au début et à la fin de la période de données.
max_time_gap (Optional[str | None]) – Intervalle de temps maximal permis. Si None, l’interpolation et le remplissage des données manquantes est désactivée.
threshold_interpolation_filling (Optional[str | None]) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies. Si None, les données manquantes sont seulement remplies par la time série suivante.
time_series_excluded_from_interpolation (Optional[Collection[TimeSeriesProtocol]]) – Liste des séries temporelles à exclure de l’interpolation. Si une

Returns:

Données de niveau d’eau combinées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataWithMetaDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_water_level_data_for_stations(stations_handler, tide_zone_info, wlo_qc_flag_filter=None, buffer_time=None, max_time_gap=None, threshold_interpolation_filling=None)[source]

Récupère les données de niveau d’eau pour plusieurs stations.

Parameters:

stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.
tide_zone_info (pd.DataFrame[shema.TideZondeInfoSchema]) – Informations sur les stations et les périodes de données à récupérer et leur priorité de séries temporelles.
wlo_qc_flag_filter (Optional[Collection[str] | None]) – Filtre de qualité des données wlo.
buffer_time (Optional[pd.Timedelta | None]) – Temps tampon à ajouter au début et à la fin de la période de données.
max_time_gap (Optional[str | None]) – Intervalle de temps maximal permis. Si None, l’interpolation et le remplissage des données manquantes est désactivée.
threshold_interpolation_filling (Optional[str | None]) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies. Si None, les données manquantes sont seulement remplies par la time série suivante.

Returns:

Données de niveau d’eau combinées et exceptions.

Return type:

tuple[dict[str, pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataWithMetaDataSchema]], defaultdict[str, list[Exception]]]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_water_level_data_retrieval_message(station_id, from_time, to_time, time_series_priority)[source]

Récupère le message de log pour la récupération des données de niveau d’eau.

Parameters:

station_id (str) – (str) L’identifiant de la station.
from_time (str) – (str) La date de début.
to_time (str) – (str) La date de fin.
time_series_priority (Collection[TimeSeriesProtocol]) – (Collection[TimeSeriesProtocol]) Les séries temporelles prioritaires.

Return type:

str

Returns:

(str) Le message de log.

tide.time_serie.time_serie_dataframe.get_water_level_time_serie(stations_handler, station_id, from_time, to_time, time_serie_code, buffer_time=None, wlo_qc_flag_filter=None)[source]

Récupère les données de la série temporelle.

Parameters:

stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.
station_id (str) – Identifiant de la station.
from_time (str | datetime) – Date de début en format ISO 8601 ou objet datetime.
to_time (str | datetime) – Date de fin en format ISO 8601 ou objet datetime.
time_serie_code (TimeSeriesProtocol) – Série temporelle.
buffer_time (Optional[pd.Timedelta]) – Temps tampon à ajouter au début et à la fin de la période de données.
wlo_qc_flag_filter (Optional[Collection[str] | None]) – Filtre de qualité des données wlo.

Returns:

Données de la série temporelle.

Return type:

pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema] | None

tide.time_serie.time_serie_dataframe.identify_data_gaps(wl_dataframe, max_time_gap, threshold_interpolation_filling=None)[source]

Identifie les périodes de données manquantes.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données.
max_time_gap (str) – Intervalle de temps maximale permise avant de combler les données manquantes.
threshold_interpolation_filling (Optional[str | None]) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies. Si None, les données manquantes sont seulement remplies par la time série suivante.

Returns:

Un tuple contenant toutes les périodes de données manquantes, les périodes de données manquantes à interpoler et les périodes de données manquantes à remplir.

Return type:

tuple[pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema], pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema], pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.identify_interpolation_and_fill_gaps(gaps_dataframe, threshold_interpolation_filling)[source]

Identifie les périodes de données manquantes à interpoler et à remplir.

Parameters:

gaps_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes.
threshold_interpolation_filling (str) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies.

Returns:

Périodes de données manquantes à interpoler et à remplir.

Return type:

tuple[pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema], pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.interpolate_data_gaps(wl_dataframe, gaps_dataframe, max_time_gap)[source]

Interpole les données manquantes.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données.
gaps_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes à interpoler.
max_time_gap (str) – Intervalle de temps maximale permise avant de combler les données manquantes.

Returns:

DataFrame contenant les données interpolées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.merge_dataframes(wl_combined_dataframe, wl_dataframe)[source]

Fusionne les DataFrames.

Parameters:

wl_combined_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données combinées.
wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données à ajouter

Returns:

DataFrame contenant les données à ajouter et celles combinées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.process_gaps_to_fill(wl_combined_dataframe, gaps_dataframe, wl_dataframe)[source]

Identifie et comble les données manquantes.

Parameters:

wl_combined_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données combinées.
gaps_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les périodes de données manquantes.
wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données à ajouter aux données combinées.

Returns:

Données de niveau d’eau combinées.

Return type:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.process_gaps_to_interpolate(wl_dataframe, max_time_gap, threshold_interpolation_filling=None)[source]

Identifie et comble les données manquantes avec une interpolation.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données.
max_time_gap (str) – Intervalle de temps maximale permise avant de combler les données manquantes.
threshold_interpolation_filling (Optional[str | None]) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies. Si None, les données manquantes sont seulement remplies par la time série suivante.

Return type:

DataFrame

Returns:

Données de niveau d’eau combinées.

Rtype:

pd.DataFrame[schema.TimeSerieDataSchema]

tide.time_serie.time_serie_dataframe.resample_data(wl_dataframe, time)[source]

Rééchantillonne les données.

Parameters:

wl_dataframe (pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataSchema]) – DataFrame contenant les données.
time (str) – Intervalle de temps.

Returns:

DataFrame contenant les données rééchantillonnées.

Return type:

pd.DataFrame

tide.time_serie.time_serie_dataframe.reset_and_sort_index(wl_dataframe, drop, inplace=True)[source]

Réinitialise et trie l’index du DataFrame.

Parameters:

drop (bool) – Si True, supprime l’ancien index.
inplace (bool) – Si True, modifie le DataFrame en place.
wl_dataframe (pd.DataFrame) – DataFrame contenant les données.

Return type:

None

tide.time_serie.time_serie_dataframe.NanDateRow

Dictionnaire pour une ligne de données avec une valeur de NaN.

alias of dict[str, Any]

tide.time_serie.time_serie_models module

Module contenant les modèles pour les séries temporelles de données de marée.

Ce module contient les modèles de données et les protocoles pour les séries temporelles de données de marée.

class tide.time_serie.time_serie_models.DataGapPeriod(start, end)[source]

Bases: object

Modèle pour les périodes de données manquantes.

Parameters:

start (datetime) – Date de début.
end (datetime) – Date de fin.
duration (timedelta) – Durée de la période.

duration: timedelta: Durée de la période.

end: datetime: Date de fin.

start: datetime: Date de début.

class tide.time_serie.time_serie_models.StationsHandlerProtocol(*args, **kwargs)[source]

Bases: Protocol

Protocole pour les gestionnaires de stations.

get_time_series_dataframe(station, from_time, to_time, time_serie_code, wlo_qc_flag_filter)[source]

Méthode pour récupérer les données de marée d’une station.

Parameters:

station (str) – Code de la station.
from_time (str) – Date de début.
to_time (str) – Date de fin.
time_serie_code (TimeSeriesProtocol) – Code de la série temporelle.
wlo_qc_flag_filter (list[str]) – Flag de qualité à filtrer.

Returns:

Données de marée.

Return type:

pd.DataFrame

_is_protocol = True

property stations: list[dict]

Propriété pour obtenir les stations.

Returns:: Stations.
Return type:: list[dict]

class tide.time_serie.time_serie_models.TimeSeriesProtocol(*args, **kwargs)[source]

Bases: Protocol

Protocole pour définir les types des séries temporelles.

from_str(value)[source]

Méthode pour convertir une chaîne de caractères en série temporelle.

Parameters:: value (str) – Chaîne de caractères.
Returns:: Série temporelle.
Return type:: TimeSeriesProtocol

WLF: str = 'wlf': Water Level Forecast.

WLF_SPINE: str = 'wlf-spine': Water Level Forecast Spine.

WLF_VTG: str = 'wlf-vtg': Water Level Forecast VTG.

WLO: str = 'wlo': Water Level Observed.

WLP: str = 'wlp': Water Level Prediction.

_is_protocol = True

_is_runtime_protocol = True

tide.time_serie.time_serie_retry module

Module pour la gestion des tentatives d’interpolation de séries temporelles.

Ce module contient les fonctions pour gérer les tentatives d’interpolation de séries temporelles.

tide.time_serie.time_serie_retry.double_buffer_time(retry_state)[source]

Fonction pour doubler le temps tampon pour la prochaine tentative d’interpolation.

Parameters:: retry_state (RetryCallState) – État de la tentative.
Return type:: None

tide.time_serie.time_serie_retry.exclude_time_serie_retry(retry_state)[source]

Fonction pour exclure les tentatives d’interpolation de séries temporelles.

Parameters:: retry_state (RetryCallState) – État de la tentative.
Returns:: Données de niveau d’eau combinées.
Return type:: pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataWithMetaDataSchema]

Module contents

Ce package contient les fonctions et les classes nécessaires pour traiter les séries temporelles.

exception tide.time_serie.InterpolationValueError(from_time, to_time, time_serie)[source]

Bases: Exception

Exception pour les valeurs impossibles à interpoler.

Parameters:

from_time (pd.Timestamp) – Date de début.
to_time (pd.Timestamp) – Date de fin.
time_serie (TimeSeriesProtocol) – Série temporelle.

from_time: Timestamp: Date de début.

time_serie: TimeSeriesProtocol: Série temporelle.

to_time: Timestamp: Date de fin.

exception tide.time_serie.NoWaterLevelDataError(station_id, from_time, to_time)[source]

Bases: Exception

Exception pour les erreurs de données de marée manquantes.

Parameters:

station_id (str) – Code de la station.
from_time (str) – Date de début.
to_time (str) – Date de fin.

from_time: str: Date de début.

station_id: str: Code de la station.

to_time: str: Date de fin.

exception tide.time_serie.WaterLevelDataGapError(station_id, gaps, max_time_gap)[source]

Bases: Exception

Exception pour les périodes de données manquantes.

Parameters:

station_id (str) – Code de la station.
gaps (pd.DataFrame) – Périodes de données manquantes.
max_time_gap (str) – Limite permise pour les données

gaps: DataFrame: Périodes de données manquantes.

max_time_gap: str: Limite permise pour les données.

station_id: str: Code de la station.

tide.time_serie.get_water_level_data_for_stations(stations_handler, tide_zone_info, wlo_qc_flag_filter=None, buffer_time=None, max_time_gap=None, threshold_interpolation_filling=None)[source]

Récupère les données de niveau d’eau pour plusieurs stations.

Parameters:

stations_handler (StationsHandlerProtocol) – Gestionnaire des stations.
tide_zone_info (pd.DataFrame[shema.TideZondeInfoSchema]) – Informations sur les stations et les périodes de données à récupérer et leur priorité de séries temporelles.
wlo_qc_flag_filter (Optional[Collection[str] | None]) – Filtre de qualité des données wlo.
buffer_time (Optional[pd.Timedelta | None]) – Temps tampon à ajouter au début et à la fin de la période de données.
max_time_gap (Optional[str | None]) – Intervalle de temps maximal permis. Si None, l’interpolation et le remplissage des données manquantes est désactivée.
threshold_interpolation_filling (Optional[str | None]) – Seuil de temps en dessous duquel les données manquantes sont interpolées ou remplies. Si None, les données manquantes sont seulement remplies par la time série suivante.

Returns:

Données de niveau d’eau combinées et exceptions.

Return type:

tuple[dict[str, pd.DataFrame[schema.WaterLevelSerieDataWithMetaDataSchema]], defaultdict[str, list[Exception]]]