# CSV-DataFrame lesen

Gehe zu **Neues Reservoir-Release** Node und Change **Maximaler Durchfluss** zu **-400**, dadurch kann Wasser durch diesen Knoten fließen

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-6420f89ca94eb65a3717127f5a057a71036890d3%2Fimage%20(2)%20(1)%20(1).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-d865c3314b236c878e80f37455d84879d7e5d3ec%2Fimage%20(5)%20(1).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Die heruntergeladene Datei, **Themse\_Lee\_Tal\_demand.csv**, enthält einen Zeitreihen-Datensatz, der mit zwei Schlüsselspalten strukturiert ist:

**Zeitschritt:** Diese Spalte dient als Index für die Zeitreihe. Sie stellt den Zeitverlauf im Datensatz dar und ermöglicht eine chronologische Organisation.

**Nachfrage nach Lee Valley:** Diese Spalte enthält die Daten, die die Nachfragewerte im Lee Valley darstellen.

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-6ff2c6c50da13881ba949629c3c9e866042620c5%2Fimage%20(3)%20(1)%20(1).png?alt=media" alt="" width="443"><figcaption><p><strong>Themse_Lee_Valley_Demand</strong></p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-b935e0b126a1fa027985428bcb768660f1e4f19d%2Fimage%20(4)%20(1)%20(1).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Wählen Sie den Ausgangsknoten **Nachfrage nach Lee Valley** und bearbeite die **Maximaler Durchfluss**

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-6a33f97b4cd180208ec2bc2382b3af1084576456%2Fimage%20(5)%20(1)%20(1).png?alt=media" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

Wählen Sie unter Optionen **PYWR\_PARAMETER**

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-6bcdcee83a916021c64825325e516b8652a1176b%2Fimage%20(6)%20(1).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Fügen Sie die folgende Konfiguration ein:

```json
{
	„Typ“: „DataFrameParameter“,
	„url“: „Themse“_Lee_Valley_demand.csv „,
	„column“: „Nachfrage nach Lee Valley“,
	„index_col“: „Zeitschritt“,
	„parse_dates“: wahr
}
```

Jetzt sollte es wie das folgende Bild aussehen:

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-84e9550faf636e8fe09ae9c29546483aece993b8%2Fimage%20(7)%20(1).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Ergebnisse

Klicken Sie auf den Knoten Lee Valley Demand > Outputs > simulated\ \_flow, um die Ergebnisse der Simulation zu sehen

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-2c2acdf9f5b2f1add124601b8c05d3946c26102c%2Fimage%20(38).png?alt=media" alt="" width="475"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-0064235a1421501d36e942ee6607d0676b5bd6a4%2Fimage%20(36).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>simulated_flow (Nachfrage nach Lee Valley)</p></figcaption></figure>

Überprüfe jetzt das **simuliert\_Volumen** zum **Neuer Stausee**

<figure><img src="https://1875979063-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FM66QWevUBo6VXSGCmO4L%2Fuploads%2Fgit-blob-5ea22e9ba5b69183bcaef39bdb72fb02f3ab8baf%2Fimage%20(37).png?alt=media" alt=""><figcaption><p>simuliertes Volumen (New Reservoir)</p></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://water-strategy.gitbook.io/waterstrategy/deutsch/tutorials/pywr-scenarios-reading-external-dataframe-and-adding-custom-rules/reading-csv-dataframe.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
