In [1]:
import pandas as pd
In [14]:
def import_and_merge_instrument_2(filename):
"""
This function takes two specific .csv and appends it the R1Data file.
"""
R1 = pd.read_csv("R1Data")
R1_date = pd.DatetimeIndex(R1["Date"])
R1_indexed = R1.set_index(R1_date)
#R2 - the imported and cleaned up secondary file
R2 = pd.read_csv(filename, encoding = "utf-16", skiprows=8, sep = '\t')
R2 = R2.ix[1:]
R2 = R2[R2["Sample/ctrl ID"].str.contains("R1")]
R2_date = pd.DatetimeIndex(R2["Result time"])
R2_indexed = R2.set_index(R2_date)
#Joine data - this is joined of R1 and R2
joined_data = R1_indexed.join(R2_indexed, how = "outer", rsuffix='_y')
joined_data.to_csv("R1Data1", sep = ",", index_label=False) # NOTE:R1Data1
return joined_data
In [6]:
cd Data_Management/
/Users/alexeygilman/repos/BioReactor-Data-Logging/Data_Management
In [7]:
ls
Data_Management.py instrument_2
R1data instrument_3
Testing Data Environment.ipynb joined_data
Untitled.ipynb sampledatalive.csv
Untitled1.ipynb test 1-31-16.csv
Untitled2.ipynb
In [15]:
import_and_merge_instrument_2("test 1-31-16.csv")
Out[15]:
Date
Media Pump
Effluent Pump
Acid Pump
Water Pump
Gas Pump
Base Pump
N2 Mass Flow Controller
N2 MFC Set Point
DO mg/L
...
Blank abs. 5
Blank abs. 6
Blank abs. 7
Blank abs. 8
Blank abs. 9
Blank abs. 10
Blank abs. 11
Blank abs. 12
Rate (A/min)
Calibrator conc.
2016-01-31 11:02:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:03:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:04:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:04:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:09:00
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
2016-03-14 16:43:02
2016-03-14 16:43:02
0
0
0
0
1
0
1.043627
-0.007397
1.084732
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:05
2016-03-14 16:43:05
0
0
0
0
1
0
1.041988
-0.007397
1.085148
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:09
2016-03-14 16:43:09
0
0
0
0
1
0
1.051413
-0.007397
1.080949
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:12
2016-03-14 16:43:12
0
0
0
0
1
0
1.033690
-0.007397
1.076982
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:15
2016-03-14 16:43:15
0
0
0
0
1
0
1.039120
-0.007397
1.075931
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:19
2016-03-14 16:43:19
0
0
0
0
1
0
1.027953
-0.007397
1.080830
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:22
2016-03-14 16:43:22
0
0
0
0
1
0
1.041886
-0.007397
1.078413
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:25
2016-03-14 16:43:25
0
0
0
0
1
0
1.008487
-0.007397
1.080465
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:28
2016-03-14 16:43:28
0
0
0
0
1
0
1.028977
-0.007397
1.078762
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:32
2016-03-14 16:43:32
0
0
0
0
1
0
0.993939
-0.007397
1.080163
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:36
2016-03-14 16:43:36
0
0
0
0
1
0
1.045574
-0.007397
1.078621
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:39
2016-03-14 16:43:39
0
0
0
0
1
0
1.048545
-0.007397
1.079645
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:42
2016-03-14 16:43:42
0
0
0
0
1
0
1.054999
-0.007397
1.080229
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:45
2016-03-14 16:43:45
0
0
0
0
1
0
1.037685
-0.007397
1.081858
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:49
2016-03-14 16:43:49
0
0
0
0
1
0
1.042910
-0.007397
1.082860
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:52
2016-03-14 16:43:52
0
0
0
0
1
0
1.034714
-0.007397
1.081501
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:55
2016-03-14 16:43:55
0
0
0
0
1
0
1.051721
-0.007397
1.081391
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:43:58
2016-03-14 16:43:58
0
0
0
0
1
0
1.040042
-0.007397
1.085325
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:02
2016-03-14 16:44:02
0
0
0
0
1
0
1.056843
-0.007397
1.090060
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:06
2016-03-14 16:44:06
0
0
0
0
1
0
1.015454
-0.007397
1.092539
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:09
2016-03-14 16:44:09
0
0
0
0
1
0
1.022523
-0.007397
1.089221
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:12
2016-03-14 16:44:12
0
0
0
0
1
0
1.039017
-0.007397
1.091709
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:16
2016-03-14 16:44:16
0
0
0
0
1
0
1.028670
-0.007397
1.091682
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:19
2016-03-14 16:44:19
0
0
0
0
1
0
1.033690
-0.007397
1.096738
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:22
2016-03-14 16:44:22
0
0
0
0
1
0
14.868761
16.028165
1.100013
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:25
2016-03-14 16:44:25
0
0
0
0
1
0
78.590735
80.326849
1.102133
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:28
2016-03-14 16:44:28
0
0
0
0
1
0
140.706918
143.007688
1.102547
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:31
2016-03-14 16:44:31
0
0
0
0
1
0
198.793460
199.519754
1.101095
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:35
2016-03-14 16:44:35
0
0
0
0
1
0
176.900746
175.399552
1.097299
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:38
2016-03-14 16:44:38
0
0
0
0
1
0
108.812584
106.679570
1.094993
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2616 rows × 64 columns
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
R1 = pd.read_csv("R1Data")
R1_date = pd.DatetimeIndex(R1["Date"])
R1_indexed = R1.set_index(R1_date)
R2 = pd.read_csv("instrument_2")
R2_date = pd.DatetimeIndex(R2["Result time"])
R2_indexed = R2.set_index(R2_date)
joined_data = R1_indexed.join(R2_indexed, how = "outer")
joined_data.to_csv("joined_data", sep = ",", index_label=False)
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [2]:
cd Data_Management/
/Users/alexeygilman/repos/BioReactor-Data-Logging/Data_Management
In [3]:
ls
Data_Management.py instrument_2
R1data instrument_3
Testing Data Environment.ipynb joined_data
Untitled.ipynb sampledatalive.csv
Untitled1.ipynb test 1-31-16.csv
Untitled2.ipynb
In [4]:
R1 = pd.read_csv("R1Data")
In [5]:
R1_date = pd.DatetimeIndex(R1["Date"])
In [6]:
R1_date
Out[6]:
DatetimeIndex(['2016-03-11 14:34:32', '2016-03-11 14:34:38',
'2016-03-11 14:34:42', '2016-03-11 14:34:45',
'2016-03-11 14:34:49', '2016-03-11 14:34:52',
'2016-03-11 14:34:55', '2016-03-11 14:34:59',
'2016-03-11 14:35:03', '2016-03-11 14:35:06',
...
'2016-03-14 16:44:09', '2016-03-14 16:44:12',
'2016-03-14 16:44:16', '2016-03-14 16:44:19',
'2016-03-14 16:44:22', '2016-03-14 16:44:25',
'2016-03-14 16:44:28', '2016-03-14 16:44:31',
'2016-03-14 16:44:35', '2016-03-14 16:44:38'],
dtype='datetime64[ns]', length=2492, freq=None)
In [ ]:
In [ ]:
In [7]:
R1_indexed = R1.set_index(R1_date)
In [8]:
R1_indexed
Out[8]:
Date
Media Pump
Effluent Pump
Acid Pump
Water Pump
Gas Pump
Base Pump
N2 Mass Flow Controller
N2 MFC Set Point
DO mg/L
pH
Ammonium
DO Amp (A)
pH Amp (A)
NH4 Amp (A)
Reactor Status
N2 Valve
Clock
Air Mass Flow Controller
Air MFC Set Point
2016-03-11 14:34:32
2016-03-11 14:34:32
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:38
2016-03-11 14:34:38
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:42
2016-03-11 14:34:42
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:45
2016-03-11 14:34:45
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:49
2016-03-11 14:34:49
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:52
2016-03-11 14:34:52
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:55
2016-03-11 14:34:55
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:34:59
2016-03-11 14:34:59
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:03
2016-03-11 14:35:03
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:06
2016-03-11 14:35:06
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:09
2016-03-11 14:35:09
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:12
2016-03-11 14:35:12
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:18
2016-03-11 14:35:18
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:21
2016-03-11 14:35:21
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:24
2016-03-11 14:35:24
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:28
2016-03-11 14:35:28
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:31
2016-03-11 14:35:31
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:35
2016-03-11 14:35:35
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:38
2016-03-11 14:35:38
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:41
2016-03-11 14:35:41
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:45
2016-03-11 14:35:45
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:48
2016-03-11 14:35:48
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:51
2016-03-11 14:35:51
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:54
2016-03-11 14:35:54
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:35:58
2016-03-11 14:35:58
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:36:01
2016-03-11 14:36:01
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:36:05
2016-03-11 14:36:05
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:36:08
2016-03-11 14:36:08
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:36:11
2016-03-11 14:36:11
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
2016-03-11 14:36:14
2016-03-11 14:36:14
0
0
0
0
0
0
-0.297537
-0.007397
0.016356
7.837523
-0.142264
0.004036
0.012957
0.003970
0
0
03/11/1602:27 PM
-125
19.993976
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
2016-03-14 16:43:02
2016-03-14 16:43:02
0
0
0
0
1
0
1.043627
-0.007397
1.084732
8.228672
30.621923
0.004463
0.013404
0.010533
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:05
2016-03-14 16:43:05
0
0
0
0
1
0
1.041988
-0.007397
1.085148
8.228436
30.477370
0.004463
0.013404
0.010502
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:09
2016-03-14 16:43:09
0
0
0
0
1
0
1.051413
-0.007397
1.080949
8.227648
30.633115
0.004462
0.013403
0.010535
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:12
2016-03-14 16:43:12
0
0
0
0
1
0
1.033690
-0.007397
1.076982
8.219229
30.617388
0.004460
0.013393
0.010532
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:15
2016-03-14 16:43:15
0
0
0
0
1
0
1.039120
-0.007397
1.075931
8.220922
30.731625
0.004460
0.013395
0.010556
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:19
2016-03-14 16:43:19
0
0
0
0
1
0
1.027953
-0.007397
1.080830
8.226454
30.623322
0.004462
0.013402
0.010533
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:22
2016-03-14 16:43:22
0
0
0
0
1
0
1.041886
-0.007397
1.078413
8.235088
30.687704
0.004461
0.013412
0.010547
0
0
03/14/1604:43 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:25
2016-03-14 16:43:25
0
0
0
0
1
0
1.008487
-0.007397
1.080465
8.241039
30.517848
0.004461
0.013418
0.010510
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:28
2016-03-14 16:43:28
0
0
0
0
1
0
1.028977
-0.007397
1.078762
8.229690
30.726567
0.004461
0.013405
0.010555
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:32
2016-03-14 16:43:32
0
0
0
0
1
0
0.993939
-0.007397
1.080163
8.224478
30.637603
0.004461
0.013399
0.010536
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:36
2016-03-14 16:43:36
0
0
0
0
1
0
1.045574
-0.007397
1.078621
8.214540
30.769919
0.004461
0.013388
0.010564
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:39
2016-03-14 16:43:39
0
0
0
0
1
0
1.048545
-0.007397
1.079645
8.224449
30.522367
0.004461
0.013399
0.010511
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:42
2016-03-14 16:43:42
0
0
0
0
1
0
1.054999
-0.007397
1.080229
8.225657
30.766014
0.004461
0.013401
0.010563
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:45
2016-03-14 16:43:45
0
0
0
0
1
0
1.037685
-0.007397
1.081858
8.227407
30.722170
0.004462
0.013403
0.010554
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:49
2016-03-14 16:43:49
0
0
0
0
1
0
1.042910
-0.007397
1.082860
8.230470
31.022006
0.004462
0.013406
0.010618
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:52
2016-03-14 16:43:52
0
0
0
0
1
0
1.034714
-0.007397
1.081501
8.226675
30.803525
0.004462
0.013402
0.010571
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:55
2016-03-14 16:43:55
0
0
0
0
1
0
1.051721
-0.007397
1.081391
8.227613
30.984957
0.004462
0.013403
0.010610
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:43:58
2016-03-14 16:43:58
0
0
0
0
1
0
1.040042
-0.007397
1.085325
8.230106
30.665398
0.004463
0.013406
0.010542
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:02
2016-03-14 16:44:02
0
0
0
0
1
0
1.056843
-0.007397
1.090060
8.234084
30.915517
0.004465
0.013410
0.010595
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:06
2016-03-14 16:44:06
0
0
0
0
1
0
1.015454
-0.007397
1.092539
8.229394
30.908061
0.004466
0.013405
0.010594
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:09
2016-03-14 16:44:09
0
0
0
0
1
0
1.022523
-0.007397
1.089221
8.232019
31.270665
0.004465
0.013408
0.010671
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:12
2016-03-14 16:44:12
0
0
0
0
1
0
1.039017
-0.007397
1.091709
8.234259
31.067172
0.004466
0.013411
0.010628
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:16
2016-03-14 16:44:16
0
0
0
0
1
0
1.028670
-0.007397
1.091682
8.235897
31.241610
0.004466
0.013412
0.010665
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:19
2016-03-14 16:44:19
0
0
0
0
1
0
1.033690
-0.007397
1.096738
8.235905
30.858867
0.004468
0.013412
0.010583
0
0
03/14/1604:44 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:22
2016-03-14 16:44:22
0
0
0
0
1
0
14.868761
16.028165
1.100013
8.243004
31.124621
0.004469
0.013421
0.010640
0
0
03/14/1604:45 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:25
2016-03-14 16:44:25
0
0
0
0
1
0
78.590735
80.326849
1.102133
8.242557
31.498093
0.004470
0.013420
0.010720
0
0
03/14/1604:45 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:28
2016-03-14 16:44:28
0
0
0
0
1
0
140.706918
143.007688
1.102547
8.239823
31.949615
0.004470
0.013417
0.010816
0
0
03/14/1604:45 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:31
2016-03-14 16:44:31
0
0
0
0
1
0
198.793460
199.519754
1.101095
8.229813
31.981821
0.004470
0.013406
0.010823
0
0
03/14/1604:45 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:35
2016-03-14 16:44:35
0
0
0
0
1
0
176.900746
175.399552
1.097299
8.222720
31.675836
0.004468
0.013397
0.010758
0
0
03/14/1604:45 PM
-125
-0.006232
2016-03-14 16:44:38
2016-03-14 16:44:38
0
0
0
0
1
0
108.812584
106.679570
1.094993
8.224917
30.769781
0.004467
0.013400
0.010564
0
0
03/14/1604:45 PM
-125
-0.006232
2492 rows × 20 columns
In [ ]:
In [ ]:
Example code below
In [ ]:
times = pd.DatetimeIndex(data["date"])
In [ ]:
weather_data_indexed = wthr_data.set_index(["DATE"])
In [ ]:
joined_data = bike_data_indexed.join(weather_data_indexed, how = "inner")
In [ ]:
Sample code above
In [ ]:
instrument_2.to_csv("instrument_3", sep = ",", index_label=False)
In [ ]:
In [ ]:
In [9]:
R2 = pd.read_csv("instrument_2")
In [10]:
R2_date = pd.DatetimeIndex(R2["Result time"])
In [11]:
R2_date
Out[11]:
DatetimeIndex(['2016-01-31 11:02:00', '2016-01-31 11:03:00',
'2016-01-31 11:04:00', '2016-01-31 11:04:00',
'2016-01-31 11:05:00', '2016-01-31 11:05:00',
'2016-01-31 11:05:00', '2016-01-31 11:05:00',
'2016-01-31 11:05:00', '2016-01-31 11:05:00',
...
'2016-01-31 12:39:00', '2016-01-31 12:39:00',
'2016-01-31 12:39:00', '2016-01-31 12:39:00',
'2016-01-31 12:39:00', '2016-01-31 12:39:00',
'2016-01-31 12:39:00', '2016-01-31 12:39:00',
'2016-01-31 12:39:00', '2016-01-31 12:39:00'],
dtype='datetime64[ns]', length=124, freq=None)
In [ ]:
In [12]:
R2_indexed = R2.set_index(R2_date)
In [13]:
R2_indexed
Out[13]:
Sample/ctrl ID
Pat/Ctr/cAl
Test name
Test type
Result
Result unit
Result time
STAT
Status
Errors
...
Blank abs. 5
Blank abs. 6
Blank abs. 7
Blank abs. 8
Blank abs. 9
Blank abs. 10
Blank abs. 11
Blank abs. 12
Rate (A/min)
Calibrator conc.
2016-01-31 11:02:00
R1 Inf Dil
P
Ammon H UW
P
11.75793
mg/l
1/31/16 11:02
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:03:00
R1 Inf Dil
P
Ammon L UW
P
6339.24200
U/l
1/31/16 11:03
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:04:00
R1 2/17/16 12:00
P
Ammon H UW
P
11.75410
mg/l
1/31/16 11:04
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:04:00
R1 Inf Dil
P
TON H UW
P
1.49991
mg/l
1/31/16 11:04
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
R1 Inf Dil
P
TON L UW
P
5588.79900
µg/l
1/31/16 11:05
NaN
AR
3,5,19,21,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
R1 2/17/16 12:00
P
Ammon L UW
P
6328.70900
U/l
1/31/16 11:05
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
R1 Inf Dil
P
Nitrite UW
P
2006.83700
µg/l
1/31/16 11:05
NaN
AR
3,5,19,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
R1 2/17/16 12:00
P
TON H UW
P
1.41084
mg/l
1/31/16 11:05
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
R1 2/17/16 12:00
P
TON L UW
P
5550.36100
µg/l
1/31/16 11:05
NaN
AR
3,5,19,21,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:05:00
R1-A 10 Mins Dil
P
Ammon H UW
P
11.76908
mg/l
1/31/16 11:05
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1 2/17/16 12:00
P
Nitrite UW
P
2004.08500
µg/l
1/31/16 11:06
NaN
AR
3,5,19,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1-A 10 Mins Dil
P
TON H UW
P
0.70048
mg/l
1/31/16 11:06
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1-A 10 Mins Dil
P
TON L UW
P
1519.60900
µg/l
1/31/16 11:06
NaN
AR
5,19,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1-A 10 Mins Dil
P
Nitrite UW
P
2006.23700
µg/l
1/31/16 11:06
NaN
AR
3,5,19,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1-A 20mins dil
P
TON H UW
P
0.32325
mg/l
1/31/16 11:06
NaN
MA
30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1-A 10 Mins Dil
P
Ammon L UW
P
6333.83800
U/l
1/31/16 11:06
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:06:00
R1-A 20mins dil
P
TON L UW
P
594.21980
µg/l
1/31/16 11:06
NaN
AR
19,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 20mins dil
P
Ammon H UW
P
11.75163
mg/l
1/31/16 11:07
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 20mins dil
P
Nitrite UW
P
847.87760
µg/l
1/31/16 11:07
NaN
AR
19,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 30min dil
P
TON H UW
P
0.04313
mg/l
1/31/16 11:07
NaN
MA
30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 20mins dil
P
Ammon L UW
P
6328.12700
U/l
1/31/16 11:07
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 30min dil
P
Nitrite UW
P
78.79675
µg/l
1/31/16 11:07
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 30min dil
P
TON L UW
P
123.42090
µg/l
1/31/16 11:07
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 40mins dil
P
TON H UW
P
0.03002
mg/l
1/31/16 11:07
NaN
MA
30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:07:00
R1-A 30min dil
P
Ammon H UW
P
11.76631
mg/l
1/31/16 11:07
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
R1-A 40mins dil
P
TON L UW
P
113.23430
µg/l
1/31/16 11:08
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
R1-A 40mins dil
P
Nitrite UW
P
-49.65353
µg/l
1/31/16 11:08
NaN
MA
30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
R1-A 30min dil
P
Ammon L UW
P
6326.72300
U/l
1/31/16 11:08
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:08:00
R1-A 40mins dil
P
Ammon H UW
P
11.77785
mg/l
1/31/16 11:08
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:09:00
R1-A 40mins dil
P
Ammon L UW
P
6334.00200
U/l
1/31/16 11:09
NaN
AR
3,5,19,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
2016-01-31 11:57:00
R1-A 10mins
P
TON H UW
P
69.26769
mg/l
1/31/16 11:57
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:57:00
R1-A 10mins
P
Ammon H UW
P
588.49910
mg/l
1/31/16 11:57
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:57:00
R1-A 10mins
P
TON L UW
P
292181.80000
µg/l
1/31/16 11:57
NaN
MA
3,5,21,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:58:00
R1-A 10mins
P
Ammon L UW
P
316440.30000
U/l
1/31/16 11:58
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:58:00
R1-A 20mins
P
TON H UW
P
23.88291
mg/l
1/31/16 11:58
NaN
MA
30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:58:00
R1-A 20mins
P
TON L UW
P
67610.77000
µg/l
1/31/16 11:58
NaN
MA
21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:58:00
R1 Post Feed
P
Nitrite UW
P
61736.29000
µg/l
1/31/16 11:58
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:58:00
R1-A 20mins
P
Ammon H UW
P
587.75020
mg/l
1/31/16 11:58
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:58:00
R1-A 30mins
P
TON L UW
P
8686.50900
µg/l
1/31/16 11:58
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:59:00
R1-A 20mins
P
Ammon L UW
P
316332.50000
U/l
1/31/16 11:59
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 11:59:00
R1-A 10mins
P
Nitrite UW
P
100181.20000
µg/l
1/31/16 11:59
NaN
MA
3,5,21,30,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:00:00
R1-A 30mins
P
Ammon H UW
P
587.62510
mg/l
1/31/16 12:00
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:00:00
R1-A 20mins
P
Nitrite UW
P
61899.24000
µg/l
1/31/16 12:00
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:00:00
R1-A 30mins
P
Ammon L UW
P
315995.90000
U/l
1/31/16 12:00
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:00:00
R1-A 30mins
P
Nitrite UW
P
10744.80000
µg/l
1/31/16 12:00
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:01:00
R1-A 40 mins
P
Nitrite UW
P
4798.63300
µg/l
1/31/16 12:01
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:01:00
R1-A 40 mins
P
Ammon H UW
P
587.42750
mg/l
1/31/16 12:01
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:02:00
R1-A 40 mins
P
Ammon L UW
P
316007.70000
U/l
1/31/16 12:02
NaN
MA
3,5,21,
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 30min dil
P
Nitrate UW
C
44.62418
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 40mins dil
P
Nitrate UW
C
162.88790
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1 Inf Dil
P
Nitrate UW
C
-1943.18800
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1 2/17/16 12:00
P
Nitrate UW
C
-1903.19600
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 10 Mins Dil
P
Nitrate UW
C
-1398.02700
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 20mins dil
P
Nitrate UW
C
-647.89820
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 40 mins
P
Nitrate UW
C
-1698.47900
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1 Inf
P
Nitrate UW
C
232666.50000
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1 Post Feed
P
Nitrate UW
C
244095.30000
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 10mins
P
Nitrate UW
C
192000.60000
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 20mins
P
Nitrate UW
C
5711.53100
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-01-31 12:39:00
R1-A 30mins
P
Nitrate UW
C
-2058.29400
µg/l
1/31/16 12:39
NaN
MA
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
124 rows × 44 columns
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [23]:
joined_data = R1_indexed.join(R2_indexed, how = "outer")
In [24]:
joined_data.columns
Out[24]:
Index(['Date', 'Media Pump', 'Effluent Pump', 'Acid Pump', 'Water Pump',
'Gas Pump', 'Base Pump', 'N2 Mass Flow Controller', 'N2 MFC Set Point',
'DO mg/L', 'pH', 'Ammonium', 'DO Amp (A)', 'pH Amp (A)', 'NH4 Amp (A)',
'Reactor Status', 'N2 Valve', 'Clock', 'Air Mass Flow Controller',
'Air MFC Set Point', 'Sample/ctrl ID', 'Pat/Ctr/cAl', 'Test name',
'Test type', 'Result', 'Result unit', 'Result time', 'STAT', 'Status',
'Errors', 'Notes', 'Dilution 1 +', 'Manual dilution 1 +', 'Response ',
'Blank response / Cal. voltage', 'Side abs. (A)', 'Nbr. of points used',
'Main abs. 1', 'Main abs. 2 / Factor', 'Main abs. 3 / Bias',
'Main abs. 4', 'Main abs. 5', 'Main abs. 6', 'Main abs. 7',
'Main abs. 8', 'Main abs. 9', 'Main abs. 10', 'Main abs. 11',
'Main abs. 12', 'Blank side abs.', 'Blank abs. 1', 'Blank abs. 2',
'Blank abs. 3', 'Blank abs. 4', 'Blank abs. 5', 'Blank abs. 6',
'Blank abs. 7', 'Blank abs. 8', 'Blank abs. 9', 'Blank abs. 10',
'Blank abs. 11', 'Blank abs. 12', 'Rate (A/min)', 'Calibrator conc.'],
dtype='object')
In [32]:
joined_data.tail(2)
Out[32]:
Date
Media Pump
Effluent Pump
Acid Pump
Water Pump
Gas Pump
Base Pump
N2 Mass Flow Controller
N2 MFC Set Point
DO mg/L
...
Blank abs. 5
Blank abs. 6
Blank abs. 7
Blank abs. 8
Blank abs. 9
Blank abs. 10
Blank abs. 11
Blank abs. 12
Rate (A/min)
Calibrator conc.
2016-03-14 16:44:35
2016-03-14 16:44:35
0
0
0
0
1
0
176.900746
175.399552
1.097299
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2016-03-14 16:44:38
2016-03-14 16:44:38
0
0
0
0
1
0
108.812584
106.679570
1.094993
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2 rows × 64 columns
In [33]:
joined_data["Result"]
Out[33]:
2016-01-31 11:02:00 11.75793
2016-01-31 11:03:00 6339.24200
2016-01-31 11:04:00 11.75410
2016-01-31 11:04:00 1.49991
2016-01-31 11:05:00 5588.79900
2016-01-31 11:05:00 6328.70900
2016-01-31 11:05:00 2006.83700
2016-01-31 11:05:00 1.41084
2016-01-31 11:05:00 5550.36100
2016-01-31 11:05:00 11.76908
2016-01-31 11:06:00 2004.08500
2016-01-31 11:06:00 0.70048
2016-01-31 11:06:00 1519.60900
2016-01-31 11:06:00 2006.23700
2016-01-31 11:06:00 0.32325
2016-01-31 11:06:00 6333.83800
2016-01-31 11:06:00 594.21980
2016-01-31 11:07:00 11.75163
2016-01-31 11:07:00 847.87760
2016-01-31 11:07:00 0.04313
2016-01-31 11:07:00 6328.12700
2016-01-31 11:07:00 78.79675
2016-01-31 11:07:00 123.42090
2016-01-31 11:07:00 0.03002
2016-01-31 11:07:00 11.76631
2016-01-31 11:08:00 113.23430
2016-01-31 11:08:00 -49.65353
2016-01-31 11:08:00 6326.72300
2016-01-31 11:08:00 11.77785
2016-01-31 11:09:00 6334.00200
...
2016-03-14 16:43:02 NaN
2016-03-14 16:43:05 NaN
2016-03-14 16:43:09 NaN
2016-03-14 16:43:12 NaN
2016-03-14 16:43:15 NaN
2016-03-14 16:43:19 NaN
2016-03-14 16:43:22 NaN
2016-03-14 16:43:25 NaN
2016-03-14 16:43:28 NaN
2016-03-14 16:43:32 NaN
2016-03-14 16:43:36 NaN
2016-03-14 16:43:39 NaN
2016-03-14 16:43:42 NaN
2016-03-14 16:43:45 NaN
2016-03-14 16:43:49 NaN
2016-03-14 16:43:52 NaN
2016-03-14 16:43:55 NaN
2016-03-14 16:43:58 NaN
2016-03-14 16:44:02 NaN
2016-03-14 16:44:06 NaN
2016-03-14 16:44:09 NaN
2016-03-14 16:44:12 NaN
2016-03-14 16:44:16 NaN
2016-03-14 16:44:19 NaN
2016-03-14 16:44:22 NaN
2016-03-14 16:44:25 NaN
2016-03-14 16:44:28 NaN
2016-03-14 16:44:31 NaN
2016-03-14 16:44:35 NaN
2016-03-14 16:44:38 NaN
Name: Result, dtype: float64
In [ ]:
In [30]:
joined_data.to_csv("joined_data", sep = ",", index_label=False)
In [23]:
pwd
Out[23]:
'/Users/alexeygilman/repos/BioReactor-Data-Logging/Data_Management'
In [ ]:
Content source: manewton/BioReactor-Data-Logging
Similar notebooks: