# 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
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.
Támesis_Lee_Valley_demand
Seleccione el nodo de salida **Demanda de Lee Valley** y edite el **Flujo máximo**
En Opciones, selecciona **PYR\_PARÁMETRO**
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:
### Resultados
Haga clic en el nodo Lee Valley Demand > Outputs > simulated\ \_flow para ver los resultados de la simulación
simulated_flow (Demanda de Lee Valley)
Ahora comprueba el **simulado\_volumen** por **Nuevo embalse**
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