import marimo as mo
from filetree import tree
from ssb_timeseries import get_configuration
CONFIG = get_configuration()
import subprocess
Setup¶
# both data and metadata will be stored here
data_path = CONFIG.repositories['tutorials']['directory']['options']['path']
print(data_path)
/home/bernhard/timeseries
demo_product = 'demo-data-produkt'
# what is there before we start?
print(tree(data_path))
timeseries/
├── AS_OF_AT/
│ ├── Sample Data/
│ │ ├── Sample Data-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ └── Sample Data-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
│ └── XYZ/
│ ├── XYZ-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-02T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-03T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-04T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-05T220000+0000-data.parquet
│ └── XYZ-as_of_2025-08-06T220000+0000-data.parquet
├── AS_OF_FROM_TO/
│ └── Prices and Volumes/
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ └── Prices and Volumes-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
├── metadata/
│ ├── A Sample Dataset-metadata.json
│ ├── AZ Drinks-metadata.json
│ ├── AZ_drikkevarer-metadata.json
│ ├── AZ_drinks-metadata.json
│ ├── AZ_omsetning-metadata.json
│ ├── More Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── PQR-metadata.json
│ ├── Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── Sample Data-metadata.json
│ └── XYZ-metadata.json
├── NONE_AT/
│ ├── A Sample Dataset/
│ │ └── A Sample Dataset-latest-data.parquet
│ ├── PQR/
│ │ └── PQR-latest-data.parquet
│ └── XYZ/
│ └── XYZ-latest-data.parquet
└── NONE_FROM_TO/
├── AZ Drinks/
│ └── AZ Drinks-latest-data.parquet
├── AZ_drikkevarer/
│ └── AZ_drikkevarer-latest-data.parquet
├── AZ_drinks/
│ └── AZ_drinks-latest-data.parquet
├── AZ_omsetning/
│ └── AZ_omsetning-latest-data.parquet
└── More Prices and Volumes/
└── More Prices and Volumes-latest-data.parquet
from ssb_timeseries.dataset import Dataset
from ssb_timeseries.types import SeriesType, Versioning, Temporality
from datetime import timedelta
from ssb_timeseries.sample_data import create_df,date_ranges
from ssb_timeseries.dates import ensure_datetime, date_utc
import polars as pl
from datetime import datetime
Lasting av data¶
Eksempel: momentane data, uten versjonering¶
point_in_time_data = SeriesType('NONE', 'AT')
def some_simple_data_from_file_or_query(start='2020-01-01', end='2025-06-01'):
return create_df(['p','q','r'], start_date=start,end_date=end, freq='D')
pqr_df = some_simple_data_from_file_or_query()
print(type(pqr_df))
pqr_df
<class 'pandas.DataFrame'>
valid_at |
p |
q |
r |
|---|---|---|---|
2020-01-01 |
90.0 |
100.0 |
110.0 |
2020-01-02 |
90.0 |
100.0 |
100.0 |
2020-01-03 |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
2020-01-04 |
120.0 |
100.0 |
80.0 |
2020-01-05 |
100.0 |
110.0 |
110.0 |
… |
… |
… |
… |
2025-05-28 |
80.0 |
100.0 |
120.0 |
2025-05-29 |
100.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-30 |
110.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-31 |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-06-01 |
110.0 |
90.0 |
90.0 |
pqr = Dataset(
name = 'PQR',
data_type = point_in_time_data,
data = pqr_df,
)
type(pqr)
<class 'ssb_timeseries.dataset.Dataset'>
pqr.data
valid_at |
p |
q |
r |
|---|---|---|---|
2020-01-01 |
90.0 |
100.0 |
110.0 |
2020-01-02 |
90.0 |
100.0 |
100.0 |
2020-01-03 |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
2020-01-04 |
120.0 |
100.0 |
80.0 |
2020-01-05 |
100.0 |
110.0 |
110.0 |
… |
… |
… |
… |
2025-05-28 |
80.0 |
100.0 |
120.0 |
2025-05-29 |
100.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-30 |
110.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-31 |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-06-01 |
110.0 |
90.0 |
90.0 |
pqr.tags
{'name': 'PQR',
'repository': 'tutorials',
'series': {'p': {'dataset': 'PQR',
'name': 'p',
'repository': 'tutorials',
'temporality': 'AT',
'vare': 'kaffe',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'},
'q': {'dataset': 'PQR',
'name': 'q',
'repository': 'tutorials',
'temporality': 'AT',
'vare': 'knekkebrød',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'},
'r': {'dataset': 'PQR',
'name': 'r',
'repository': 'tutorials',
'temporality': 'AT',
'vare': 'brunost',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'}},
'temporality': 'AT',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'}
pqr.tag_dataset(tags={'variabel': 'pris','varegruppe': 'nødvendigheter'})
pqr.tag_series('p',tags={'vare': 'kaffe'})
pqr.tag_series('q',tags={'vare': 'knekkebrød'})
pqr.tag_series('r',tags={'vare': 'brunost'})
pqr.tags
{'name': 'PQR',
'repository': 'tutorials',
'series': {'p': {'dataset': 'PQR',
'name': 'p',
'repository': 'tutorials',
'temporality': 'AT',
'vare': 'kaffe',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'},
'q': {'dataset': 'PQR',
'name': 'q',
'repository': 'tutorials',
'temporality': 'AT',
'vare': 'knekkebrød',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'},
'r': {'dataset': 'PQR',
'name': 'r',
'repository': 'tutorials',
'temporality': 'AT',
'vare': 'brunost',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'}},
'temporality': 'AT',
'varegruppe': 'nødvendigheter',
'variabel': 'pris',
'versioning': 'NONE'}
pqr.save()
pqr.io.data_dir
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/marimo_516146/__marimo__cell_ulZA_.py", line 1, in
pqr.io.data_dir
^^^^^^
AttributeError: 'Dataset' object has no attribute 'io'
exception: 'Dataset' object has no attribute 'io'
print(tree(data_path))
timeseries/
├── AS_OF_AT/
│ ├── Sample Data/
│ │ ├── Sample Data-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ └── Sample Data-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
│ └── XYZ/
│ ├── XYZ-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-02T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-03T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-04T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-05T220000+0000-data.parquet
│ └── XYZ-as_of_2025-08-06T220000+0000-data.parquet
├── AS_OF_FROM_TO/
│ └── Prices and Volumes/
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ └── Prices and Volumes-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
├── metadata/
│ ├── A Sample Dataset-metadata.json
│ ├── AZ Drinks-metadata.json
│ ├── AZ_drikkevarer-metadata.json
│ ├── AZ_drinks-metadata.json
│ ├── AZ_omsetning-metadata.json
│ ├── More Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── PQR-metadata.json
│ ├── Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── Sample Data-metadata.json
│ └── XYZ-metadata.json
├── NONE_AT/
│ ├── A Sample Dataset/
│ │ └── A Sample Dataset-latest-data.parquet
│ ├── PQR/
│ │ └── PQR-latest-data.parquet
│ └── XYZ/
│ └── XYZ-latest-data.parquet
└── NONE_FROM_TO/
├── AZ Drinks/
│ └── AZ Drinks-latest-data.parquet
├── AZ_drikkevarer/
│ └── AZ_drikkevarer-latest-data.parquet
├── AZ_drinks/
│ └── AZ_drinks-latest-data.parquet
├── AZ_omsetning/
│ └── AZ_omsetning-latest-data.parquet
└── More Prices and Volumes/
└── More Prices and Volumes-latest-data.parquet
timeseries/
├── AS_OF_AT/
│ ├── Sample Data/
│ │ ├── Sample Data-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ └── Sample Data-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
│ └── XYZ/
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│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ └── Prices and Volumes-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
├── metadata/
│ ├── A Sample Dataset-metadata.json
│ ├── AZ Drinks-metadata.json
│ ├── AZ_drikkevarer-metadata.json
│ ├── AZ_drinks-metadata.json
│ ├── AZ_omsetning-metadata.json
│ ├── More Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── PQR-metadata.json
│ ├── Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── Sample Data-metadata.json
│ └── XYZ-metadata.json
├── NONE_AT/
│ ├── A Sample Dataset/
│ │ └── A Sample Dataset-latest-data.parquet
│ ├── PQR/
│ │ └── PQR-latest-data.parquet
│ └── XYZ/
│ └── XYZ-latest-data.parquet
└── NONE_FROM_TO/
├── AZ Drinks/
│ └── AZ Drinks-latest-data.parquet
├── AZ_drikkevarer/
│ └── AZ_drikkevarer-latest-data.parquet
├── AZ_drinks/
│ └── AZ_drinks-latest-data.parquet
├── AZ_omsetning/
│ └── AZ_omsetning-latest-data.parquet
└── More Prices and Volumes/
└── More Prices and Volumes-latest-data.parquet
# reading the data back:
x = Dataset('PQR')
x.data # ... now an Arrow table
pyarrow.Table valid_at: timestamp[ns, tz=UTC] not null p: double q: double r: double ---- valid_at: [[2019-12-31 23:00:00.000000000Z,2020-01-01 23:00:00.000000000Z,2020-01-02 23:00:00.000000000Z,2020-01-03 23:00:00.000000000Z,2020-01-04 23:00:00.000000000Z,...,2025-05-27 22:00:00.000000000Z,2025-05-28 22:00:00.000000000Z,2025-05-29 22:00:00.000000000Z,2025-05-30 22:00:00.000000000Z,2025-05-31 22:00:00.000000000Z]] p: [[90,90,90,120,100,...,80,100,110,130,110]] q: [[100,100,100,100,110,...,100,90,90,100,90]] r: [[110,100,90,80,110,...,120,100,100,90,90]]
x.nw.to_pandas()
valid_at |
p |
q |
r |
|---|---|---|---|
2019-12-31 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
110.0 |
2020-01-01 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
100.0 |
2020-01-02 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
2020-01-03 23:00:00+00:00 |
120.0 |
100.0 |
80.0 |
2020-01-04 23:00:00+00:00 |
100.0 |
110.0 |
110.0 |
… |
… |
… |
… |
2025-05-27 22:00:00+00:00 |
80.0 |
100.0 |
120.0 |
2025-05-28 22:00:00+00:00 |
100.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-29 22:00:00+00:00 |
110.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-30 22:00:00+00:00 |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-05-31 22:00:00+00:00 |
110.0 |
90.0 |
90.0 |
x.plot()
more_pqr_data = some_simple_data_from_file_or_query('2025-05-29','2025-08-15')
more_pqr_data
valid_at |
p |
q |
r |
|---|---|---|---|
2025-05-29 |
100.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-05-30 |
110.0 |
120.0 |
100.0 |
2025-05-31 |
110.0 |
100.0 |
80.0 |
2025-06-01 |
100.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-06-02 |
100.0 |
90.0 |
100.0 |
… |
… |
… |
… |
2025-08-11 |
100.0 |
110.0 |
100.0 |
2025-08-12 |
100.0 |
100.0 |
100.0 |
2025-08-13 |
100.0 |
110.0 |
90.0 |
2025-08-14 |
100.0 |
80.0 |
110.0 |
2025-08-15 |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
pqr_second_write = Dataset(
name = 'PQR',
data = more_pqr_data,
)
# obj init will retrieve previously saved metadata for an existing set and series:
print(pqr_second_write.tags)
{'name': 'PQR', 'versioning': 'NONE', 'temporality': 'AT', 'series': {'p': {'dataset': 'PQR', 'name': 'p', 'variabel': 'pris', 'varegruppe': 'nødvendigheter', 'versioning': 'NONE', 'temporality': 'AT', 'repository': 'tutorials', 'vare': 'kaffe'}, 'q': {'dataset': 'PQR', 'name': 'q', 'variabel': 'pris', 'varegruppe': 'nødvendigheter', 'versioning': 'NONE', 'temporality': 'AT', 'repository': 'tutorials', 'vare': 'knekkebrød'}, 'r': {'dataset': 'PQR', 'name': 'r', 'variabel': 'pris', 'varegruppe': 'nødvendigheter', 'versioning': 'NONE', 'temporality': 'AT', 'repository': 'tutorials', 'vare': 'brunost'}}, 'repository': 'tutorials', 'variabel': 'pris', 'varegruppe': 'nødvendigheter'}
pqr_second_write.save()
# in memory object instances do not change
print(pqr.data)
print(pqr_second_write.data)
valid_at p q r
0 2020-01-01 90.0 100.0 110.0
1 2020-01-02 90.0 100.0 100.0
2 2020-01-03 90.0 100.0 90.0
3 2020-01-04 120.0 100.0 80.0
4 2020-01-05 100.0 110.0 110.0
... ... ... ... ...
1974 2025-05-28 80.0 100.0 120.0
1975 2025-05-29 100.0 90.0 100.0
1976 2025-05-30 110.0 90.0 100.0
1977 2025-05-31 130.0 100.0 90.0
1978 2025-06-01 110.0 90.0 90.0
[1979 rows x 4 columns]
valid_at p q r
0 2025-05-29 100.0 100.0 90.0
1 2025-05-30 110.0 120.0 100.0
2 2025-05-31 110.0 100.0 80.0
3 2025-06-01 100.0 100.0 90.0
4 2025-06-02 100.0 90.0 100.0
.. ... ... ... ...
74 2025-08-11 100.0 110.0 100.0
75 2025-08-12 100.0 100.0 100.0
76 2025-08-13 100.0 110.0 90.0
77 2025-08-14 100.0 80.0 110.0
78 2025-08-15 90.0 100.0 90.0
[79 rows x 4 columns]
y = Dataset('PQR')
y.nw.to_polars()
valid_at |
p |
q |
r |
|---|---|---|---|
datetime[ns, UTC] |
f64 |
f64 |
f64 |
2019-12-31 23:00:00 UTC |
90.0 |
100.0 |
110.0 |
2020-01-01 23:00:00 UTC |
90.0 |
100.0 |
100.0 |
2020-01-02 23:00:00 UTC |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
2020-01-03 23:00:00 UTC |
120.0 |
100.0 |
80.0 |
2020-01-04 23:00:00 UTC |
100.0 |
110.0 |
110.0 |
… |
… |
… |
… |
2025-05-27 22:00:00 UTC |
80.0 |
100.0 |
120.0 |
2025-05-28 22:00:00 UTC |
100.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-29 22:00:00 UTC |
110.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-30 22:00:00 UTC |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-05-31 22:00:00 UTC |
110.0 |
90.0 |
90.0 |
# ... but the data file has been overwritten:
y.nw.to_polars().filter(
pl.col("valid_at").is_between(pl.date(2025, 5, 29), pl.date(2025, 6, 2))
)
valid_at |
p |
q |
r |
|---|---|---|---|
datetime[ns, UTC] |
f64 |
f64 |
f64 |
2025-05-29 22:00:00 UTC |
110.0 |
90.0 |
100.0 |
2025-05-30 22:00:00 UTC |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2025-05-31 22:00:00 UTC |
110.0 |
90.0 |
90.0 |
# note that for unversioned type: we operate on the same files all the way
print(tree(data_path))
timeseries/
├── AS_OF_AT/
│ ├── Sample Data/
│ │ ├── Sample Data-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ └── Sample Data-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
│ └── XYZ/
│ ├── XYZ-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-02T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-03T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-04T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-05T220000+0000-data.parquet
│ └── XYZ-as_of_2025-08-06T220000+0000-data.parquet
├── AS_OF_FROM_TO/
│ └── Prices and Volumes/
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ └── Prices and Volumes-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
├── metadata/
│ ├── A Sample Dataset-metadata.json
│ ├── AZ Drinks-metadata.json
│ ├── AZ_drikkevarer-metadata.json
│ ├── AZ_drinks-metadata.json
│ ├── AZ_omsetning-metadata.json
│ ├── More Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── PQR-metadata.json
│ ├── Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── Sample Data-metadata.json
│ └── XYZ-metadata.json
├── NONE_AT/
│ ├── A Sample Dataset/
│ │ └── A Sample Dataset-latest-data.parquet
│ ├── PQR/
│ │ └── PQR-latest-data.parquet
│ └── XYZ/
│ └── XYZ-latest-data.parquet
└── NONE_FROM_TO/
├── AZ Drinks/
│ └── AZ Drinks-latest-data.parquet
├── AZ_drikkevarer/
│ └── AZ_drikkevarer-latest-data.parquet
├── AZ_drinks/
│ └── AZ_drinks-latest-data.parquet
├── AZ_omsetning/
│ └── AZ_omsetning-latest-data.parquet
└── More Prices and Volumes/
└── More Prices and Volumes-latest-data.parquet
print(tree(data_path))
x.data = x.nw.to_pandas() # <-- workaround for bug in groupby
xx = x.groupby('Q','sum')
# xx is a new dataset, hence gets a new name on creation:
xx
Dataset(name="(PQR.groupby(Q,sum)", repository="tutorials", data_type=SeriesType(Versioning.NONE,Temporality.AT), as_of_tz=None)
xx.data
p |
q |
r |
|---|---|---|
90.0 |
100.0 |
110.0 |
9200.0 |
9180.0 |
9010.0 |
9240.0 |
9150.0 |
9110.0 |
9170.0 |
9200.0 |
9120.0 |
9320.0 |
9290.0 |
9340.0 |
… |
… |
… |
9150.0 |
9110.0 |
9010.0 |
9380.0 |
9090.0 |
9230.0 |
9180.0 |
9170.0 |
9270.0 |
9060.0 |
9150.0 |
9040.0 |
6100.0 |
6120.0 |
6090.0 |
Eksempel: data for periode / intervall¶
interval_data = SeriesType(Versioning.NONE, Temporality.FROM_TO)
def mock_interval_data_from_file_or_query(start, end):
a_to_z = [chr(i) for i in range(ord('a'), ord('z') + 1)]
variables = ['antall', 'pris']
goods = ['kaffe', 'te', 'brus', 'øl', 'vin']
return create_df(
a_to_z, variables, goods,
start_date=start,
end_date=end,
freq='M',
temporality='FROM_TO',
implementation='polars'
)
bigger_data = mock_interval_data_from_file_or_query(start='2025-01-01', end='2025-06-01')
bigger_data.shape
[6, 262]
bigger_data
valid_from |
valid_to |
a_antall_kaffe |
a_antall_te |
a_antall_brus |
a_antall_øl |
a_antall_vin |
a_pris_kaffe |
a_pris_te |
a_pris_brus |
a_pris_øl |
a_pris_vin |
b_antall_kaffe |
b_antall_te |
b_antall_brus |
b_antall_øl |
b_antall_vin |
b_pris_kaffe |
b_pris_te |
b_pris_brus |
b_pris_øl |
b_pris_vin |
c_antall_kaffe |
c_antall_te |
c_antall_brus |
c_antall_øl |
c_antall_vin |
c_pris_kaffe |
c_pris_te |
c_pris_brus |
c_pris_øl |
c_pris_vin |
d_antall_kaffe |
d_antall_te |
d_antall_brus |
d_antall_øl |
d_antall_vin |
… |
w_antall_øl |
w_antall_vin |
w_pris_kaffe |
w_pris_te |
w_pris_brus |
w_pris_øl |
w_pris_vin |
x_antall_kaffe |
x_antall_te |
x_antall_brus |
x_antall_øl |
x_antall_vin |
x_pris_kaffe |
x_pris_te |
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├── metadata/
│ ├── A Sample Dataset-metadata.json
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├── NONE_AT/
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│ │ └── PQR-latest-data.parquet
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└── NONE_FROM_TO/
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├── AZ_omsetning/
│ └── AZ_omsetning-latest-data.parquet
└── More Prices and Volumes/
└── More Prices and Volumes-latest-data.parquet
Algebra¶
az.tags
# bug: ValueError: Invalid dir_name: NONE_FROM_TO
# priser = Dataset('AZ_drikkevarer')[{'variabel':'pris'}]
# antall = Dataset('AZ_drikkevarer')[{'variabel':'antall'}]
priser = az[{'variabel':'pris'}]
antall = az[{'variabel':'antall'}]
omsetning = (priser * antall)
print(omsetning.name)
type(omsetning)
(COPY of(AZ_drikkevarer SELECTED by names (), pattern: , regex: tags: [{'variabel': 'pris'}]).multiply.COPY of(AZ_drikkevarer SELECTED by names (), pattern: , regex: tags: [{'variabel': 'antall'}]))
<class 'ssb_timeseries.dataset.Dataset'>
omsetning.nw.to_pandas()
valid_from |
valid_to |
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a_pris_kaffe |
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a_pris_vin |
a_pris_øl |
b_pris_brus |
b_pris_kaffe |
b_pris_te |
… |
y_pris_brus |
y_pris_kaffe |
y_pris_te |
y_pris_vin |
y_pris_øl |
z_pris_brus |
z_pris_kaffe |
z_pris_te |
z_pris_vin |
z_pris_øl |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2025-01-01 |
2025-02-01 |
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13200.0 |
10800.0 |
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13000.0 |
12100.0 |
7200.0 |
11000.0 |
… |
9000.0 |
11000.0 |
10000.0 |
11000.0 |
11000.0 |
9900.0 |
11000.0 |
8100.0 |
12100.0 |
8000.0 |
2025-02-01 |
2025-03-01 |
12000.0 |
7200.0 |
9600.0 |
9000.0 |
10000.0 |
9900.0 |
8800.0 |
8100.0 |
… |
11000.0 |
11000.0 |
11000.0 |
9600.0 |
12000.0 |
9900.0 |
10000.0 |
8800.0 |
12000.0 |
10800.0 |
2025-03-01 |
2025-04-01 |
10000.0 |
11000.0 |
11000.0 |
9900.0 |
10000.0 |
8000.0 |
10000.0 |
8800.0 |
… |
12100.0 |
9000.0 |
12100.0 |
10000.0 |
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9000.0 |
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10000.0 |
2025-04-01 |
2025-05-01 |
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11000.0 |
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… |
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8800.0 |
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2025-06-01 |
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… |
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2025-06-01 |
2025-07-01 |
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8000.0 |
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… |
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9000.0 |
omsetning.rename('AZ_omsetning', ('pris', 'omsetning'))
omsetning.replace_tags(({'variabel':'pris'},{'variabel':'omsetning'}))
print(omsetning)
{'name': 'AZ_omsetning', 'data_type': 'NONE_FROM_TO', 'as_of_utc': None, 'repository': 'tutorials', 'series': "['a_omsetning_brus', 'a_omsetning_kaffe', 'a_omsetning_te', 'a_omsetning_vin', 'a_omsetning_øl', 'b_omsetning_brus', 'b_omsetning_kaffe', 'b_omsetning_te', 'b_omsetning_vin', 'b_omsetning_øl', 'c_omsetning_brus', 'c_omsetning_kaffe', 'c_omsetning_te', 'c_omsetning_vin', 'c_omsetning_øl', 'd_omsetning_brus', 'd_omsetning_kaffe', 'd_omsetning_te', 'd_omsetning_vin', 'd_omsetning_øl', 'e_omsetning_brus', 'e_omsetning_kaffe', 'e_omsetning_te', 'e_omsetning_vin', 'e_omsetning_øl', 'f_omsetning_brus', 'f_omsetning_kaffe', 'f_omsetning_te', 'f_omsetning_vin', 'f_omsetning_øl', 'g_omsetning_brus', 'g_omsetning_kaffe', 'g_omsetning_te', 'g_omsetning_vin', 'g_omsetning_øl', 'h_omsetning_brus', 'h_omsetning_kaffe', 'h_omsetning_te', 'h_omsetning_vin', 'h_omsetning_øl', 'i_omsetning_brus', 'i_omsetning_kaffe', 'i_omsetning_te', 'i_omsetning_vin', 'i_omsetning_øl', 'j_omsetning_brus', 'j_omsetning_kaffe', 'j_omsetning_te', 'j_omsetning_vin', 'j_omsetning_øl', 'k_omsetning_brus', 'k_omsetning_kaffe', 'k_omsetning_te', 'k_omsetning_vin', 'k_omsetning_øl', 'l_omsetning_brus', 'l_omsetning_kaffe', 'l_omsetning_te', 'l_omsetning_vin', 'l_omsetning_øl', 'm_omsetning_brus', 'm_omsetning_kaffe', 'm_omsetning_te', 'm_omsetning_vin', 'm_omsetning_øl', 'n_omsetning_brus', 'n_omsetning_kaffe', 'n_omsetning_te', 'n_omsetning_vin', 'n_omsetning_øl', 'o_omsetning_brus', 'o_omsetning_kaffe', 'o_omsetning_te', 'o_omsetning_vin', 'o_omsetning_øl', 'p_omsetning_brus', 'p_omsetning_kaffe', 'p_omsetning_te', 'p_omsetning_vin', 'p_omsetning_øl', 'q_omsetning_brus', 'q_omsetning_kaffe', 'q_omsetning_te', 'q_omsetning_vin', 'q_omsetning_øl', 'r_omsetning_brus', 'r_omsetning_kaffe', 'r_omsetning_te', 'r_omsetning_vin', 'r_omsetning_øl', 's_omsetning_brus', 's_omsetning_kaffe', 's_omsetning_te', 's_omsetning_vin', 's_omsetning_øl', 't_omsetning_brus', 't_omsetning_kaffe', 't_omsetning_te', 't_omsetning_vin', 't_omsetning_øl', 'u_omsetning_brus', 'u_omsetning_kaffe', 'u_omsetning_te', 'u_omsetning_vin', 'u_omsetning_øl', 'v_omsetning_brus', 'v_omsetning_kaffe', 'v_omsetning_te', 'v_omsetning_vin', 'v_omsetning_øl', 'w_omsetning_brus', 'w_omsetning_kaffe', 'w_omsetning_te', 'w_omsetning_vin', 'w_omsetning_øl', 'x_omsetning_brus', 'x_omsetning_kaffe', 'x_omsetning_te', 'x_omsetning_vin', 'x_omsetning_øl', 'y_omsetning_brus', 'y_omsetning_kaffe', 'y_omsetning_te', 'y_omsetning_vin', 'y_omsetning_øl', 'z_omsetning_brus', 'z_omsetning_kaffe', 'z_omsetning_te', 'z_omsetning_vin', 'z_omsetning_øl']", 'data': (6, 132)}
omsetning.save()
print(tree(data_path))
timeseries/
├── AS_OF_AT/
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│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ │ ├── Sample Data-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ │ └── Sample Data-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
│ └── XYZ/
│ ├── XYZ-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-02T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-03T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-04T220000+0000-data.parquet
│ ├── XYZ-as_of_2025-08-05T220000+0000-data.parquet
│ └── XYZ-as_of_2025-08-06T220000+0000-data.parquet
├── AS_OF_FROM_TO/
│ └── Prices and Volumes/
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2023-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-02-29T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-07-31T220000+0000-data.parquet
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│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-10-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-11-30T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2024-12-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-01-31T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-02-28T230000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-03-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-04-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-05-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-06-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-07-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-08-31T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-09-30T220000+0000-data.parquet
│ ├── Prices and Volumes-as_of_2025-10-31T230000+0000-data.parquet
│ └── Prices and Volumes-as_of_2025-11-30T230000+0000-data.parquet
├── metadata/
│ ├── A Sample Dataset-metadata.json
│ ├── AZ Drinks-metadata.json
│ ├── AZ_drikkevarer-metadata.json
│ ├── AZ_drinks-metadata.json
│ ├── AZ_omsetning-metadata.json
│ ├── More Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── PQR-metadata.json
│ ├── Prices and Volumes-metadata.json
│ ├── Sample Data-metadata.json
│ └── XYZ-metadata.json
├── NONE_AT/
│ ├── A Sample Dataset/
│ │ └── A Sample Dataset-latest-data.parquet
│ ├── PQR/
│ │ └── PQR-latest-data.parquet
│ └── XYZ/
│ └── XYZ-latest-data.parquet
└── NONE_FROM_TO/
├── AZ Drinks/
│ └── AZ Drinks-latest-data.parquet
├── AZ_drikkevarer/
│ └── AZ_drikkevarer-latest-data.parquet
├── AZ_drinks/
│ └── AZ_drinks-latest-data.parquet
├── AZ_omsetning/
│ └── AZ_omsetning-latest-data.parquet
└── More Prices and Volumes/
└── More Prices and Volumes-latest-data.parquet
# review the data
print(priser.data)
print(antall.data)
print(str(omsetning))
shape: (6, 132)
┌───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───┬───────────┬───────────┬───────────┬──────────┐
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│ m ┆ --- ┆ us ┆ ffe ┆ ┆ ffe ┆ --- ┆ n ┆ l │
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│ datetime[ ┆ μs] ┆ f64 ┆ f64 ┆ ┆ f64 ┆ ┆ f64 ┆ f64 │
│ μs] ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
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│ 1 ┆ 1 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
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│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
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│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
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│ 2025-06-0 ┆ 2025-07-0 ┆ 110.0 ┆ 90.0 ┆ … ┆ 90.0 ┆ 100.0 ┆ 100.0 ┆ 90.0 │
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│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
└───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───┴───────────┴───────────┴───────────┴──────────┘
shape: (6, 132)
┌───────────┬───────────┬───────────┬───────────┬───┬───────────┬───────────┬───────────┬──────────┐
│ valid_fro ┆ valid_to ┆ a_antall_ ┆ a_antall_ ┆ … ┆ z_antall_ ┆ z_antall_ ┆ z_antall_ ┆ z_antall │
│ m ┆ --- ┆ brus ┆ kaffe ┆ ┆ kaffe ┆ te ┆ vin ┆ _øl │
│ --- ┆ datetime[ ┆ --- ┆ --- ┆ ┆ --- ┆ --- ┆ --- ┆ --- │
│ datetime[ ┆ μs] ┆ f64 ┆ f64 ┆ ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 ┆ f64 │
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│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
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│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 2025-05-0 ┆ 2025-06-0 ┆ 110.0 ┆ 80.0 ┆ … ┆ 110.0 ┆ 120.0 ┆ 100.0 ┆ 100.0 │
│ 1 ┆ 1 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 2025-06-0 ┆ 2025-07-0 ┆ 110.0 ┆ 90.0 ┆ … ┆ 90.0 ┆ 100.0 ┆ 110.0 ┆ 100.0 │
│ 1 ┆ 1 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
│ 00:00:00 ┆ 00:00:00 ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ ┆ │
└───────────┴───────────┴───────────┴───────────┴───┴───────────┴───────────┴───────────┴──────────┘
{'name': 'AZ_omsetning', 'data_type': 'NONE_FROM_TO', 'as_of_utc': None, 'repository': 'tutorials', 'series': "['a_omsetning_brus', 'a_omsetning_kaffe', 'a_omsetning_te', 'a_omsetning_vin', 'a_omsetning_øl', 'b_omsetning_brus', 'b_omsetning_kaffe', 'b_omsetning_te', 'b_omsetning_vin', 'b_omsetning_øl', 'c_omsetning_brus', 'c_omsetning_kaffe', 'c_omsetning_te', 'c_omsetning_vin', 'c_omsetning_øl', 'd_omsetning_brus', 'd_omsetning_kaffe', 'd_omsetning_te', 'd_omsetning_vin', 'd_omsetning_øl', 'e_omsetning_brus', 'e_omsetning_kaffe', 'e_omsetning_te', 'e_omsetning_vin', 'e_omsetning_øl', 'f_omsetning_brus', 'f_omsetning_kaffe', 'f_omsetning_te', 'f_omsetning_vin', 'f_omsetning_øl', 'g_omsetning_brus', 'g_omsetning_kaffe', 'g_omsetning_te', 'g_omsetning_vin', 'g_omsetning_øl', 'h_omsetning_brus', 'h_omsetning_kaffe', 'h_omsetning_te', 'h_omsetning_vin', 'h_omsetning_øl', 'i_omsetning_brus', 'i_omsetning_kaffe', 'i_omsetning_te', 'i_omsetning_vin', 'i_omsetning_øl', 'j_omsetning_brus', 'j_omsetning_kaffe', 'j_omsetning_te', 'j_omsetning_vin', 'j_omsetning_øl', 'k_omsetning_brus', 'k_omsetning_kaffe', 'k_omsetning_te', 'k_omsetning_vin', 'k_omsetning_øl', 'l_omsetning_brus', 'l_omsetning_kaffe', 'l_omsetning_te', 'l_omsetning_vin', 'l_omsetning_øl', 'm_omsetning_brus', 'm_omsetning_kaffe', 'm_omsetning_te', 'm_omsetning_vin', 'm_omsetning_øl', 'n_omsetning_brus', 'n_omsetning_kaffe', 'n_omsetning_te', 'n_omsetning_vin', 'n_omsetning_øl', 'o_omsetning_brus', 'o_omsetning_kaffe', 'o_omsetning_te', 'o_omsetning_vin', 'o_omsetning_øl', 'p_omsetning_brus', 'p_omsetning_kaffe', 'p_omsetning_te', 'p_omsetning_vin', 'p_omsetning_øl', 'q_omsetning_brus', 'q_omsetning_kaffe', 'q_omsetning_te', 'q_omsetning_vin', 'q_omsetning_øl', 'r_omsetning_brus', 'r_omsetning_kaffe', 'r_omsetning_te', 'r_omsetning_vin', 'r_omsetning_øl', 's_omsetning_brus', 's_omsetning_kaffe', 's_omsetning_te', 's_omsetning_vin', 's_omsetning_øl', 't_omsetning_brus', 't_omsetning_kaffe', 't_omsetning_te', 't_omsetning_vin', 't_omsetning_øl', 'u_omsetning_brus', 'u_omsetning_kaffe', 'u_omsetning_te', 'u_omsetning_vin', 'u_omsetning_øl', 'v_omsetning_brus', 'v_omsetning_kaffe', 'v_omsetning_te', 'v_omsetning_vin', 'v_omsetning_øl', 'w_omsetning_brus', 'w_omsetning_kaffe', 'w_omsetning_te', 'w_omsetning_vin', 'w_omsetning_øl', 'x_omsetning_brus', 'x_omsetning_kaffe', 'x_omsetning_te', 'x_omsetning_vin', 'x_omsetning_øl', 'y_omsetning_brus', 'y_omsetning_kaffe', 'y_omsetning_te', 'y_omsetning_vin', 'y_omsetning_øl', 'z_omsetning_brus', 'z_omsetning_kaffe', 'z_omsetning_te', 'z_omsetning_vin', 'z_omsetning_øl']", 'data': (6, 132)}
Eksempel: momentane data, med versjonering¶
estimated_point_in_time = SeriesType(Versioning.AS_OF, Temporality.AT)
print(tree(data_path))
def data_for_n_days_prior(as_of, n):
start = ensure_datetime(as_of) - timedelta(days=n)
end = ensure_datetime(as_of) - timedelta(days=1)
return create_df(['x','y','z'], start_date=start,end_date=end, freq='D')
n = 7
data_for_n_days_prior('2024-03-15', n)
valid_at |
x |
y |
z |
|---|---|---|---|
2024-03-08 |
90.0 |
90.0 |
100.0 |
2024-03-09 |
90.0 |
90.0 |
100.0 |
2024-03-10 |
90.0 |
120.0 |
100.0 |
2024-03-11 |
110.0 |
100.0 |
100.0 |
2024-03-12 |
100.0 |
110.0 |
100.0 |
2024-03-13 |
100.0 |
100.0 |
100.0 |
2024-03-14 |
110.0 |
90.0 |
110.0 |
as_of_dates = ['2025-05-01','2025-06-01','2025-08-03','2025-08-04','2025-08-05','2025-08-06','2025-08-07']
# update the data for several as of dates
# --> simulates running the production process for several periods
for as_of in as_of_dates:
xyz_df = data_for_n_days_prior(as_of,n)
Dataset(
name = 'XYZ',
data_type = estimated_point_in_time,
as_of_tz=date_utc(as_of),
data = xyz_df,
).save()
print(tree(data_path))
first = Dataset('XYZ', as_of_tz=as_of_dates[0])
last = Dataset('XYZ', as_of_tz=as_of_dates[-1])
specific = Dataset('XYZ', as_of_tz='2025-08-04')
specific
Dataset(name="XYZ", repository="tutorials", data_type=SeriesType(Versioning.NONE,Temporality.AT), as_of_tz="2025-08-03T22:00:00+00:00")
last
Dataset(name="XYZ", repository="tutorials", data_type=SeriesType(Versioning.NONE,Temporality.AT), as_of_tz="2025-08-06T22:00:00+00:00")
first.nw.to_pandas()
valid_at |
x |
y |
z |
|---|---|---|---|
2021-12-31 23:00:00+00:00 |
90.0 |
110.0 |
120.0 |
2022-01-31 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
2022-02-28 23:00:00+00:00 |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2022-03-31 22:00:00+00:00 |
100.0 |
80.0 |
110.0 |
2022-04-30 22:00:00+00:00 |
100.0 |
100.0 |
90.0 |
… |
… |
… |
… |
2022-07-31 22:00:00+00:00 |
90.0 |
90.0 |
90.0 |
2022-08-31 22:00:00+00:00 |
100.0 |
110.0 |
100.0 |
2022-09-30 22:00:00+00:00 |
100.0 |
110.0 |
100.0 |
2022-10-31 23:00:00+00:00 |
100.0 |
120.0 |
90.0 |
2022-11-30 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
120.0 |
last.nw.to_pandas()
valid_at |
x |
y |
z |
|---|---|---|---|
2021-12-31 23:00:00+00:00 |
90.0 |
110.0 |
120.0 |
2022-01-31 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
90.0 |
2022-02-28 23:00:00+00:00 |
130.0 |
100.0 |
90.0 |
2022-03-31 22:00:00+00:00 |
100.0 |
80.0 |
110.0 |
2022-04-30 22:00:00+00:00 |
100.0 |
100.0 |
90.0 |
… |
… |
… |
… |
2022-07-31 22:00:00+00:00 |
90.0 |
90.0 |
90.0 |
2022-08-31 22:00:00+00:00 |
100.0 |
110.0 |
100.0 |
2022-09-30 22:00:00+00:00 |
100.0 |
110.0 |
100.0 |
2022-10-31 23:00:00+00:00 |
100.0 |
120.0 |
90.0 |
2022-11-30 23:00:00+00:00 |
90.0 |
100.0 |
120.0 |
diff = last - first
diff
Dataset(name="(XYZ.subtract.XYZ)", repository="tutorials", data_type=SeriesType(Versioning.NONE,Temporality.AT), as_of_tz="2025-08-06T22:00:00+00:00")
diff.nw.to_pandas()
valid_at |
x |
y |
z |
|---|---|---|---|
2021-12-31 23:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-01-31 23:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-02-28 23:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-03-31 22:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-04-30 22:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
… |
… |
… |
… |
2022-07-31 22:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-08-31 22:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-09-30 22:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-10-31 23:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
2022-11-30 23:00:00+00:00 |
0.0 |
0.0 |
0.0 |
Eksempel: data for periode/intervall, med versjonering¶
estimated_interval_data = SeriesType(Versioning.AS_OF, Temporality.FROM_TO)
… left as an excercise for the reader.