monatlicher Gasverbrauch

Bibliotheken importieren

# Name des aktuellen Notebooks für die exportierten Datein
file_name = "Gasverbrauch16_20" 
# Ordner auf dem Server (nach files/)
ftp_folder = 'Notebooks/Auswertung'
## Bibliotheken, Module und Text- bzw- Grafikformatierungen aus zentraler Datei laden
%run ../Template/libraries_and_styles.ipynb 

## Warum auch immer muss rcParams.update() in eine eigene Zelle...
mpl.rcParams.update(params)

Daten Import

## Daten importieren
daten  = pd.read_csv('../1_Daten/Rohdaten/Gasverbrauch16_20.csv')
daten.set_index(['Zeit'], inplace=True)
daten.index = pd.to_datetime(daten.index)
print(daten[['Gas_Vpunkt']].resample("Y").sum().mul(0.001).mul(1/240))   #2000m³ 

# Brennwert
BW = 10.919347553685144

daten_sub = daten['2017-05' : '2020-04'].resample("M").sum().mul(0.001).mul(1/240)*BW
print(daten_sub['Gas_Vpunkt'][0:11].sum())
print(daten_sub['Gas_Vpunkt'][12:23].sum())
print(daten_sub['Gas_Vpunkt'][24:35].sum())

              Gas_Vpunkt
Zeit                    
2017-12-31  27251.046425
2018-12-31   1904.547083
2019-12-31   2088.497312
2020-12-31   2065.774287
21378.80635686746
19128.281918355748
24389.40310199395

# Mai  – Apr    GTZ     kWh
# 2017 – 18     3.451   21.378
# 2018 – 19     3.149   19.128
# 2019 – 20     3.325   24.389

# GTZ Quelle: https://www.iwu.de/publikationen/fachinformationen/energiebilanzen/#c205

Save & Upload

## Skriptlaufzeit Ende (Funktion in: libraries_and_styles.ipynb)
hours, minutes, seconds = laufzeit()
## Notebook speichern vor dem Upload (Funktion in: libraries_and_styles.ipynb)
save_notebook() 
## Notebook als Markdown Datei mit eingebetten Grafiken speichern und auf den Server laden
%run ../Template/save_and_upload.ipynb