converter_csv_df.py

#Implementierung des .csv zu DataFrame converters
import pandas as pd

def df_from_csv(y_Achse,drehzahl):
    with open('{0}-Q_kennlinie_n_{1}.csv'.format(y_Achse,drehzahl)) as kennlinie:
        dataframe = pd.read_csv(kennlinie, delimiter=';')
        dataframe.loc[-1] = dataframe.columns
        dataframe.index = dataframe.index +1
        dataframe= dataframe.sort_index()
        if y_Achse=='h':
            sorted_set = dataframe.set_axis(['Q','H'],axis='columns')
        elif y_Achse=='P':
            sorted_set =dataframe.set_axis(['Q','P'],axis='columns')
        #im Datensatz alle ',' durch '.' ersetzen und die String werte als Float Werte casten
        for x in sorted_set.index:
            for y in sorted_set.columns:   
                sorted_set.loc[x,[y]] = sorted_set.loc[x,[y]].str.replace(',','.')
                sorted_set.loc[x,[y]] = sorted_set.loc[x,[y]].astype(float)
        
        #berechnen der Spalte Q^2, Q^3 n_relativ, n^2, n^3, Q*n, Q^2*n,Q*n^2
        sorted_set['Q^2'] = sorted_set['Q'] **2 
        sorted_set['Q^3'] = sorted_set['Q'] **3
        sorted_set['n_rel'] = drehzahl/3600
        sorted_set['n^2'] = sorted_set['n_rel']**2
        sorted_set['n^3'] = sorted_set['n_rel']**3
        sorted_set['Qn'] = sorted_set['n_rel']*sorted_set['Q']
        sorted_set['Q^2n'] = sorted_set['Q^2']*sorted_set['n_rel']
        sorted_set['Qn^2'] = sorted_set['Q']*sorted_set['n^2']

    return sorted_set