> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://water-strategy.gitbook.io/waterstrategy/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://water-strategy.gitbook.io/waterstrategy/espanol/tutoriales/pywr-scenarios-reading-external-dataframe-and-adding-custom-rules/reading-csv-dataframe.md).

# Lectura de CSV DataFrame

Ir a **Nueva versión de Reservoir** nodo y cambio **Flujo máximo** a **-400**, esto permitirá que el agua fluya a través de este nodo

<figure><img src="/files/3itHfsy3kFIKxbRQiZ5f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/pu82NgO73Dp0sCsNIbG2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

El archivo descargado, **Támesis\_Lee\_Valle\_demand.csv**, contiene un conjunto de datos de series temporales estructurado con dos columnas clave:

**intervalo de tiempo:** Esta columna servirá de índice para la serie temporal. Representa la progresión temporal en el conjunto de datos, lo que permite la organización cronológica.

**Demanda de Lee Valley:** Esta columna contiene los datos que representan los valores de demanda en Lee Valley.

<figure><img src="/files/crIptPuvDAZUCDiZI0V4" alt="" width="443"><figcaption><p><strong>Támesis_Lee_Valley_demand</strong></p></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/fb7ShtnujlJPrVdCh99r" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Seleccione el nodo de salida **Demanda de Lee Valley** y edite el **Flujo máximo**

<figure><img src="/files/3t8XEgV4NPiwjRW4gmVC" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

En Opciones, selecciona **PYR\_PARÁMETRO**

<figure><img src="/files/fUeaoZrn6dqn1qp00jVO" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Pegue la siguiente configuración:

```json
{
	«tipo»: «Parámetro de marco de datos»,
	«url»: «Támesis_Lee_Valley_demand.csv «,
	«columna»: «Demanda de Lee Valley»,
	«index_col»: «paso de tiempo»,
	«parse_dates»: verdadero
}
```

Ahora debería tener el aspecto de la siguiente imagen:

<figure><img src="/files/Ly5IPVFfwEvQeitQuby7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Resultados

Haga clic en el nodo Lee Valley Demand > Outputs > simulated\ \_flow para ver los resultados de la simulación

<figure><img src="/files/si6DHzngOnLPOWe0jPKV" alt="" width="475"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/vJZRuT2KfZa33r9S8zZO" alt=""><figcaption><p>simulated_flow (Demanda de Lee Valley)</p></figcaption></figure>

Ahora comprueba el **simulado\_volumen** por **Nuevo embalse**

<figure><img src="/files/heDaicWavxmpBsqRx7v0" alt=""><figcaption><p>volumen simulado (depósito nuevo)</p></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## 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, and the optional `goal` query parameter:

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

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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.