TimeSeries数据库
PhilDB的Python项目详细描述
PHILDB项目
timeseries数据库项目：用于存储可能更改的timeseries 数据。例如水文数据，如径流数据，其中 随着质量控制流程的改进 随时间记录的数据集。
phildb应该能够以 熊猫。在这个时候，只有每天的数据都经过了广泛的测试 一些有限的日常使用。
有关phildb设计的更多信息，请参见论文： PhilDB: the time series database with built-in change logging。 本文探讨了现有的时间序列数据库解决方案，讨论了 phildb的动机，描述了phildb的架构和哲学 软件，包括infloxdb、phildb和scidb之间的评估。
依赖性
需要Python2.7或更高版本（主要在MacOSX和Linux上使用Python2.7和Python3.5进行测试）。 测试套件使用travis ci和python 2.7、3.4、3.5和3.6在linux上运行。 测试套件使用Appveyor和Python3.4在Windows上运行。
所有python依赖项都记录在python_需求中 文件。
安装
phildb是pip可安装的。
最新的稳定版本可以通过pypi安装：
pip install phildb
最新的稳定版本也可以通过conda安装：
conda install -c amacd31 phildb
最新的开发版本可以通过github安装：
pip install git+https://github.com/amacd31/phildb.git@dev
最新的开发版本可以从conda安装，安装方式为：
conda install -c amacd31/label/dev phildb
开发环境
在makefile中，开发环境的许多进程（包括测试和文档生成）已经自动化。
virtualenv包可用于创建 必需的python包。
创建安装了依赖项的虚拟环境：
make venv
测试一切正常：
make test
制作文档：
make docs
在doc/build/html/index.html查看生成的文档
有关其他详细信息，请参阅安装文件。
用法
创建新的phildb
phil-create new_tsdb
打开新创建的phildb
phildb new_tsdb
如果使用make构建的开发环境，请将其与添加phildb工具一起加载到您的路径：
. load_env
示例
有关设置test phil数据库的代码，请参见examples目录 不同的数据集。每个示例都附带一个自述文件，概述 步骤获取一些数据并加载它。每个 示例可以用作准备TimeSeries数据库和 加载数据。
examples/hrs/example还包含一个示例脚本（autocorr.py） 使用phildb处理hrs数据。脚本计算 hrs数据集中所有streamflow时间序列的自动关联。
目前有三组示例代码，acorn sat， bom_观察，和小时。
橡实-sat
ACORN-SAT Example.ipynb位于examples/acorn sat中，演示了加载最小值 澳大利亚112个车站日最高气温记录。
本例中使用的数据集是澳大利亚气候观测 参考网络-地表空气温度（ACORN-SAT），见 澳大利亚气象局网站 ACORN-SAT website。
物料清单观察值
Bureau of Meterology observations example.ipynb 位于Examples/Bom_Observations演示加载 72小时观测json文件中的半小时气温数据。
本例中使用的数据是来自 澳大利亚气象局网站（如链接的json文件 在本页：Sydney Airport observations
小时
HRS Example.ipynb 位于examples/hrs演示每日加载 221个径流站的流量数据ar在澳大利亚附近。
本例中使用的数据集是水文参考站 （hrs）澳大利亚气象局网站上的数据集 HRS website。
这个例子还包括一个脚本来计算自相关 对于hrs数据集中的所有streamflow时间序列。
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