b10-xml

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22numpy%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22openpyxl%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22pandas%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.25.0%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Aasync%20def%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20WebAssembly%20(browser)%20version%20only%3A%20download%20the%20course%20data%20files%0A%20%20%20%20import%20sys%20as%20_sys%0A%0A%20%20%20%20if%20_sys.platform%20%3D%3D%20%22emscripten%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20os%20as%20_os%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20pyodide.http%20import%20pyfetch%20as%20_pyfetch%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_file%20in%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22data%2Friver_struct.json%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_os.makedirs(_os.path.dirname(_file)%2C%20exist_ok%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_response%20%3D%20await%20_pyfetch(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fsschwindt%2Fmarimo-python-course%2Fmain%2F%22%20%2B%20_file%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(_file%2C%20%22wb%22)%20as%20_local_file%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20_local_file.write(await%20_response.bytes())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Structured%20Data%20(XML%2C%20xlsx%20%26%20JSON)%0A%0A%20%20%20%20Create%2C%20manipulate%2C%20and%20copy%20semi-structured%20data%20files%20in%20the%20form%20of%20xlsx-workbooks%20and%20JSON%20files%3A%20This%20chapter%20starts%20with%20background%20information%20about%20XML%20and%20what%20XML%20has%20to%20do%20with%20workbooks%2C%20and%20JSON%3A%20XML%20is%20an%20abbreviation%20for%20%5BE**x**tensible%20**M**arkup%20**L**anguage%5D(https%3A%2F%2Fwww.w3.org%2FTR%2Fxml%2F)%20that%20defines%20rules%20for%20encoding%20documents.%20XML%20is%20a%20text-based%20markup%20language%20for%20representing%20document%20structure%20and%20data.%20An%20XLSX%20workbook%20is%20an%20Office%20Open%20XML%20package%3A%20it%20is%20normally%20stored%20as%20a%20ZIP%20archive%20containing%20XML%20parts%20and%20other%20resources.%20Applications%20such%20as%20spreadsheet%20programs%20interpret%20those%20parts%20and%20present%20the%20workbook%20to%20users.%20HTML%20has%20its%20own%20syntax%20and%20parsing%20rules%2C%20although%20HTML%20can%20also%20be%20serialized%20with%20XML%20syntax.%20Other%20structured%20file%20formats%20like%20%5BJSON%20(JavaScript%20Object%20Notation)%5D(https%3A%2F%2Fwww.json.org%2Fjson-en.html)%20is%20a%20separate%20text%20format%20that%20can%20represent%20structured%20data%20with%20objects%2C%20arrays%2C%20strings%2C%20numbers%2C%20Boolean%20values%2C%20and%20null.%0A%20%20%20%20Dealng%20with%20structured%20data%20is%20important%20in%20water%20resources%20engineering%2C%20where%20in%20practice%2C%20we%20are%20often%20interested%20in%20the%20exchange%20of%20information%20with%20managers%20who%20prefer%20office%20workbooks%20(%60.xlsx%60%20files).%20Also%2C%20JSON%20files%20can%20efficiently%20store%20numerical%20models%20setups%20(e.g.%2C%20for%20BASEMENT).%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20Workbook%20(xlsx)%20Handling%0A%0A%20%20%20%20Why%20do%20we%20want%20to%20communicate%20with%20workbooks%20at%20all%3F%20We%20have%20already%20seen%20that%20Python%20is%20much%20more%20powerful%20than%20office%20programs%20for%20the%20systematic%20analysis%20of%20data.%20However%2C%20Python%20requires%20the%20abstraction%20of%20data%20in%20our%20minds%20to%20visualize%2C%20for%20example%2C%20the%20structure%20of%20a%20nested%20list.%20For%20this%20reason%2C%20data%20from%20and%20for%20marketing%2C%20your%20boss%2C%20or%20public%20authorities%20are%20often%20required%20to%20have%20visually%20easy-to-use%20workbook%20formats%2C%20which%20can%20be%20overlooked%20quickly.%20Still%2C%20we%20want%20to%20leverage%20the%20content%20of%20such%20workbook%20information%20efficiently%20with%20Python%20and%20we%20want%20to%20produce%20visually%20simplistic%20output%20that%20anyone%20can%20read%20without%20any%20Python%20knowledge.%0A%0A%20%20%20%20We%20have%20already%20seen%20that%20*pandas*%20provides%20easy%20routines%20for%20importing%20and%20exporting%20data%20from%20and%20to%20workbooks%2C%20respectively%20(cf.%20%5Bfile%20reading%20and%20writing%20with%20pandas%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fpynum%23pd-files))%20with%20*pandas*).%20*pandas*%20primarily%20uses%20%5Bopenpyxl%5D(https%3A%2F%2Fopenpyxl.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2F)%20depending%20on%20what%20is%20available%20in%20the%20active%20Python%20environment.%20*openpyxl*%20is%20one%20of%20the%20most%20powerful%20options%20for%20handling%20workbooks%20with%20Python%20(note%3A%20this%20assertion%20is%20subjective)%20and%20this%20section%20introduces%20*openpyxl*.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Note**%3A%20*flusstools*%20ships%20with%20*openpyxl*.%0A%0A%20%20%20%20This%20introduction%20uses%20the%20following%20workbook-related%20terms%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20**workbook**%20is%20the%20main%20*xlsx*%20file%20we%20work%20with%20(also%20called%20*spreadsheet*)%3B%0A%20%20%20%20*%20**sheet**%20is%20the%20tabular%20content%20of%20a%20workbook%20and%20one%20workbook%20can%20have%20multiple%20sheets%3B%0A%20%20%20%20*%20**column**s%20are%20vertical%20lines%20in%20a%20sheet%3B%0A%20%20%20%20*%20**row**s%20are%20horizontal%20lines%20in%20a%20sheet%3B%0A%20%20%20%20*%20**cell**s%20are%20elements%20of%20a%20sheet.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Create%20a%20Workbook%0A%0A%20%20%20%20*openpyxl*%20has%20a%20%60Workbook%60%20class%20that%20enables%20to%20create%20and%20fill%20workbooks%20with%20data.%20Typically%2C%20an%20instance%20of%20the%20%60Workbook%60%20class%20is%20called%20%60wb%60%2C%20and%20worksheet%20variables%20are%20called%20%60ws%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20openpyxl%20as%20oxl%0A%20%20%20%20_wb%20%3D%20oxl.Workbook()%0A%20%20%20%20ws%20%3D%20_wb.active%0A%20%20%20%20ws.title%20%3D%20'Gaussian%202D'%20%20%23%20create%20a%20Workbook%20instance%0A%20%20%20%20ws%5B'A1'%5D%20%3D%20'Gaussian%20sample%20data'%20%20%23%20activate%20worksheet%0A%20%20%20%20x%2C%20y%20%3D%20np.meshgrid(np.linspace(-1%2C%201%2C%2020)%2C%20np.linspace(-1%2C%201%2C%2020))%20%20%23%20name%20worksheet%0A%20%20%20%20dis%20%3D%20np.sqrt(x%20*%20x%20%2B%20y%20*%20y)%20%20%23%20write%20to%20cell%20A1%0A%20%20%20%20sigma%2C%20mu%20%3D%20(1.0%2C%200.0)%0A%20%20%20%20%23%20generate%20some%20data%0A%20%20%20%20gaussian%20%3D%20np.exp(-((dis%20-%20mu)%20**%202%20%2F%20(2.0%20*%20sigma%20**%202)))%0A%20%20%20%20m%2C%20n%20%3D%20gaussian.shape%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range(1%2C%20m%20%2B%201)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20j%20in%20range(1%2C%20n%20%2B%201)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ws.cell(row%3Di%20%2B%201%2C%20column%3Dj%2C%20value%3Dgaussian%5Bi%20-%201%2C%20j%20-%201%5D)%0A%20%20%20%20%23%20write%20data%20to%20worksheet%0A%20%20%20%20print('Workbook%20data%20in%20cell%20A2%3A%20'%20%2B%20str(ws%5B'A2'%5D.value))%0A%20%20%20%20print('Corresponds%20to%20np.array%20value%3A%20'%20%2B%20str(gaussian%5B0%2C%200%5D))%0A%20%20%20%20_wb.save(filename%3D'data%2Fpython_workbook.xlsx')%0A%20%20%20%20%23%20save%20and%20close%20(destruct%20object)%20workbook%0A%20%20%20%20_wb.close()%0A%20%20%20%20return%20np%2C%20oxl%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Read%20and%20Manipulate%20an%20Existing%20Workbook%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Important%3A**%20openpyxl%20does%20not%20preserve%20every%20possible%20object%20in%20an%20existing%20XLSX%20file.%20Unsupported%20items%2C%20including%20some%20shapes%2C%20may%20be%20lost%20when%20the%20workbook%20is%20opened%20and%20saved.%20Keep%20a%20backup%20and%20test%20preservation%20before%20overwriting%20a%20workbook%20that%20contains%20drawings%2C%20charts%2C%20images%2C%20macros%2C%20or%20other%20advanced%20features.%0A%0A%20%20%20%20%60openpyxl.load_workbook(...)%60%20accepts%20options%20including%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20%60read_only%3DTrue%60%20for%20a%20memory-efficient%2C%20read-only%20view%20of%20an%20existing%20workbook%3B%0A%20%20%20%20*%20%60data_only%3DFalse%60%20to%20expose%20formula%20text%2C%20or%20%60data_only%3DTrue%60%20to%20expose%20the%20cached%20value%20last%20stored%20by%20a%20spreadsheet%20application%3B%0A%20%20%20%20*%20%60keep_vba%3DTrue%60%20to%20preserve%20VBA%20content%20without%20making%20it%20editable.%0A%0A%20%20%20%20Write-only%20mode%20applies%20when%20creating%20a%20new%20workbook%3A%20%60openpyxl.Workbook(write_only%3DTrue)%60.%0A%0A%20%20%20%20If%20%60read_only%3DFalse%60%2C%20we%20can%20manipulate%20cell%20values%20and%20also%20cell%20formats%2C%20including%20data%20formats%20(e.g.%2C%20date%2C%20time%2C%20and%20%5Bmany%20more%5D(https%3A%2F%2Fopenpyxl.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2F_modules%2Fopenpyxl%2Fstyles%2Fnumbers.html))%2C%20%5Bfont%20properties%20(and%20many%20more%20cell%20styles)%5D(https%3A%2F%2Fopenpyxl.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2Fstyles.html)%2C%20or%20colors%20in%20*HEX%20Color%20Code*%20(%5Bfind%20your%20favorite%20color%20here%5D(https%3A%2F%2Fwww.colorcodehex.com%2F)).%20The%20following%20example%20opens%20the%20above-created%20%60python_workbook.xlsx%60%2C%20adds%20a%20new%20worksheet%2C%20illustrates%20the%20implementation%20of%20cell%20styles%2C%20and%20fills%20the%20workbook%20with%20random%20discharge%20measurements.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np%2C%20oxl)%3A%0A%20%20%20%20import%20datetime%0A%20%20%20%20from%20openpyxl.styles%20import%20Font%2C%20Alignment%2C%20PatternFill%0A%20%20%20%20_wb%20%3D%20oxl.load_workbook(filename%3D'data%2Fpython_workbook.xlsx'%2C%20read_only%3DFalse)%0A%20%20%20%20ws_1%20%3D%20_wb.create_sheet(title%3D'Discharge')%0A%20%20%20%20title_font%20%3D%20Font(name%3D'Tahoma'%2C%20size%3D'11'%2C%20bold%3DTrue%2C%20italic%3DTrue%2C%20color%3D'C1D0DE')%0A%20%20%20%20title_fill%20%3D%20PatternFill(fill_type%3D'solid'%2C%20start_color%3D'050505'%2C%20end_color%3D'073AD4')%0A%20%20%20%20title_align%20%3D%20Alignment(horizontal%3D'center'%2C%20vertical%3D'bottom'%2C%20text_rotation%3D0%2C%20wrap_text%3DFalse%2C%20shrink_to_fit%3DFalse%2C%20indent%3D0)%0A%20%20%20%20date_time_format%20%3D%20'yyyy-mm-dd%20hh%3Amm%3Ass'%0A%20%20%20%20ws_1%5B'A1'%5D%20%3D%20'Date-Time%20(%25s)'%20%25%20date_time_format%0A%20%20%20%20title_cell_flow%20%3D%20ws_1%5B'B1'%5D%0A%20%20%20%20title_cell_flow.value%20%3D%20'Discharge%20(CMS)'%0A%20%20%20%20title_cell_flow.font%20%3D%20title_font%0A%20%20%20%20title_cell_flow.fill%20%3D%20title_fill%0A%20%20%20%20title_cell_flow.alignment%20%3D%20title_align%0A%20%20%20%20current_date_time%20%3D%20datetime.datetime(2040%2C%2012%2C%2024%2C%200%2C%200)%0A%20%20%20%20dt%20%3D%20datetime.timedelta(seconds%3D3600)%0A%20%20%20%20for%20row%20in%20ws_1.iter_rows(min_row%3D2%2C%20max_row%3D26%2C%20min_col%3D1%2C%20max_col%3D2)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20row%5B0%5D.value%20%3D%20current_date_time%0A%20%20%20%20%20%20%20%20row%5B0%5D.number_format%20%3D%20date_time_format%0A%20%20%20%20%20%20%20%20row%5B1%5D.value%20%3D%20np.random.random_sample(size%3DNone)%20*%20100%0A%20%20%20%20%20%20%20%20row%5B1%5D.number_format%20%3D%20'0.00'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20current_date_time%20%3D%20current_date_time%20%2B%20dt%0A%20%20%20%20_wb.save('data%2Fpython_workbook_reloaded.xlsx')%0A%20%20%20%20_wb.close()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20below%20code%20block%20provides%20the%20short%20helper%20function%20%60read_columns%60%20to%20read%20only%20one%20or%20more%20columns%20into%20a%20(nested)%20*list*%20(reads%20until%20the%20maximum%20number%20of%20rows%2C%20defined%20by%20%60ws.rows%60%2C%20in%20a%20workbook%20is%20reached).%20A%20similar%20function%20can%20be%20written%20for%20reading%20rows.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(oxl)%3A%0A%20%20%20%20def%20read_columns(ws%2C%20start_row%3D1%2C%20columns%3D'ABC')%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22Return%20one%20list%20per%20requested%20worksheet%20column.%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5B%5Bws%5Bf'%7Bcolumn%7D%7Brow%7D'%5D.value%20for%20row%20in%20range(start_row%2C%20ws.max_row%20%2B%201)%5D%20for%20column%20in%20columns%5D%0A%20%20%20%20_wb%20%3D%20oxl.load_workbook(filename%3D'data%2Fpython_workbook.xlsx'%2C%20read_only%3DFalse)%0A%20%20%20%20ws_2%20%3D%20_wb.active%0A%20%20%20%20_col_D%20%3D%20read_columns(ws_2%2C%20start_row%3D2%2C%20columns%3D'D')%0A%20%20%20%20_col_F%20%3D%20read_columns(ws_2%2C%20start_row%3D2%2C%20columns%3D'F')%0A%20%20%20%20_wb.close()%0A%20%20%20%20return%20(ws_2%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20**Challenge%3A%20Add%20a%20random%20test%20set%20to%20modified-data-wb.xlsx**%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20%5Bpandas%20file%20handling%20section%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fpynum%23pd-files)%20features%20the%20creation%20of%20a%20workbook%20containing%204%20columns%20of%20test%20data%20(%5Bdownload%20modified-data-wb.xlsx%5D(https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fhydro-informatics%2Fjupyter-python-course%2Fmain%2Fdata%2Fmodified-data-wb.xlsx)).%20For%20a%20random-test%20comparison%2C%20you%20want%20to%20add%20a%20column%20of%20random%20values.%20To%20this%20end%3A%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20*%20Open%20*modified-data-wb.xlsx*%20with%20*openpyxl*%20%60wb%20%3D%20oxl.load_workbook(filename%3D%22data%2F%2Fmodified-data-wb.xlsx%22%2C%20read_only%3DFalse)%60%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20*%20Get%20the%20active%20worksheet%20%60ws%20%3D%20wb.active%60%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20*%20Add%20a%20new%20column%20name%20in%20column%20**F**%3A%20%60ws%5B%22F1%22%5D.value%20%3D%20%22Random%20values%22%60%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20*%20Create%20a%20list%20(i.e.%2C%20a%201d%20array)%20of%20random%20numbers%20with%20numpy%20(do%20not%20forget%20to%20%60import%20numpy%20as%20np%60)%20%60rnd_data%20%3D%20np.random.random(18)%60%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20*%20Iterate%20over%20the%20random%20data%20array%20and%20write%20the%20values%20to%20the%20workbook's%20**F**%20column%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20%20%20*%20Start%20the%20iteration%20with%20%60for%20row%2C%20val%20in%20enumerate(rnd_data)%3A%60%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20%20%20*%20In%20every%20iteration%20add%20the%20next%20random%20value%20of%20%60rnd_data%60%20with%20%60ws%5B%22F%22%20%2B%20str(row%20%2B%202)%5D.value%20%3D%20val%60%20%3Cbr%3E%20Note%20the%20usage%20of%20%60row%20%2B%202%60%20(one%20header%20column%20and%20different%20absolutes%20of%20Python%20and%20the%20workbook)%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20*%20Save%20and%20close%20the%20workbook%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20%20%20*%20%60wb.save(os.getcwd()%20%2B%20%22%2Fdata%2Fre-modified-data-wb.xlsx%22)%60%20(do%20not%20forget%20to%20%60import%20os%60)%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20%20%20*%20%60wb.close()%60%0A%20%20%20%20%3E%20%20%20%20%20%20*%20Alternatively%2C%20use%20a%20namespace%20for%20the%20workbook%20manipulation!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Formulae%20in%20Workbooks%0A%0A%20%20%20%20openpyxl%20can%20read%20and%20write%20formula%20strings%2C%20but%20it%20does%20not%20calculate%20them.%20With%20%60data_only%3DFalse%60%2C%20a%20formula%20cell%20exposes%20its%20formula%20text.%20With%20%60data_only%3DTrue%60%2C%20it%20exposes%20the%20cached%20result%20last%20stored%20by%20a%20spreadsheet%20application%2C%20which%20may%20be%20missing%20or%20stale.%20Membership%20in%20%60openpyxl.utils.FORMULAE%60%20can%20be%20informative%2C%20but%20it%20does%20not%20evaluate%20or%20validate%20a%20formula.%20However%2C%20not%20all%20workbook%20formulae%20are%20recognized%20by%20*openpyxl*%20and%20in%20the%20case%20of%20doubts%2C%20a%20dirty%20try-and-error%20approach%20is%20the%20only%20remedy.%20As%20an%20example%2C%20change%20%60SQRT%60%20in%20the%20below%20example%20to%20the%20formula%20in%20question.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20from%20openpyxl.utils%20import%20FORMULAE%0A%20%20%20%20print(%22SQRT%22%20in%20FORMULAE)%0A%20%20%20%20print(FORMULAE)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20(Un)merge%20Cells%0A%0A%20%20%20%20Merging%20and%20un-merging%20cells%20is%20a%20popular%20office%20function%20for%20style%20purposes%20and%20*openpyxl*%20also%20provides%20functions%20to%20perform%20merge%20operations%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(ws_2)%3A%0A%20%20%20%20ws_2.merge_cells(start_row%3D1%2C%20end_row%3D3%2C%20start_column%3D1%2C%20end_column%3D2)%0A%20%20%20%20ws_2.unmerge_cells(start_row%3D1%2C%20end_row%3D3%2C%20start_column%3D1%2C%20end_column%3D2)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Charts%20(Plots)%0A%0A%20%20%20%20In%20the%20unlikely%20event%20that%20you%20want%20to%20insert%20plots%20directly%20into%20workbooks%20with%20Python%20(%5Bmatplotlib%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fjupyter%2Fpyplot.html%23matplotlib)%20is%20more%20powerful%20anyway)%2C%20*openpyxl*%20provides%20features%20for%20this%20purpose%20as%20well.%20To%20illustrate%20the%20creation%20of%20an%20area%20chart%2C%20the%20below%20code%20block%20re-uses%20the%20first%20column%20of%20random%20values%20in%20the%20above-created%20%60python_workbook.xlsx%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(oxl)%3A%0A%20%20%20%20from%20openpyxl.chart%20import%20AreaChart%2C%20Reference%2C%20Series%0A%20%20%20%20_wb%20%3D%20oxl.load_workbook(filename%3D'data%2Fpython_workbook.xlsx'%2C%20read_only%3DFalse)%0A%20%20%20%20ws_3%20%3D%20_wb.active%0A%20%20%20%20chart%20%3D%20AreaChart()%0A%20%20%20%20chart.title%20%3D%20'Random%20Gaussian'%0A%20%20%20%20chart.style%20%3D%2010%0A%20%20%20%20chart.x_axis.title%20%3D%20'Cell%20row'%0A%20%20%20%20chart.y_axis.title%20%3D%20'Random%20value%20(-)'%0A%20%20%20%20_col_D%20%3D%20Reference(ws_3%2C%20min_col%3D4%2C%20min_row%3D2%2C%20max_row%3D20)%0A%20%20%20%20_col_F%20%3D%20Reference(ws_3%2C%20min_col%3D6%2C%20min_row%3D2%2C%20max_row%3D20)%0A%20%20%20%20chart.add_data(_col_F%2C%20titles_from_data%3DFalse)%0A%20%20%20%20chart.add_data(_col_D%2C%20titles_from_data%3DFalse)%0A%20%20%20%20ws_3.add_chart(chart%2C%20'B2')%0A%20%20%20%20_wb.save('data%2Fpython_workbook_chart.xlsx')%0A%20%20%20%20_wb.close()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Other%20workbook%20charts%20are%20available%20and%20their%20implementation%20(still%3A%20why%20would%20you%3F)%20is%20explained%20in%20the%20%5Bopenpyxl%20docs%5D(https%3A%2F%2Fopenpyxl.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2Fcharts%2Fintroduction.html).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Customize%20Workbook%20Manipulation%0A%20%20%20%20There%20are%20many%20ways%20of%20modifying%20workbooks%20and%20*openpyxl*%20provides%20close-to%20%22shovel-ready%22%20methods%20to%20manipulate%20a%20workbook.%20Still%2C%20to%20avoid%20re-reading%20this%20lesson%20every%20time%20you%20want%20to%20manipulate%20a%20workbook%2C%20it%20is%20more%20convenient%20to%20have%20your%20own%20workbook%20manipulation%20classes%20ready%20to%20work.%20To%20this%20end%2C%20the%20following%20code%20block%20defines%20custom%20%60Read%60%20and%20%60Write%60%20classes%2C%20where%20%60Read%60%20is%20the%20parent%20class%20of%20the%20%60Write%60%20class%20(recall%20the%20section%20on%20%5Binheritance%20of%20classes%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fjupyter%2Fclasses.html%23inheritance)).%20The%20%60Read%60%20class%20may%20contain%20tailored%20functions%20for%20reading%20specific%20columns%2C%20rows%2C%20or%20arrays.%20The%20below%20code%20block%20also%20makes%20use%20of%20the%20above-defined%20%60read_columns%60%20function%2C%20implemented%20as%20a%20method%20of%20the%20%60Read%60%20class.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(oxl)%3A%0A%20%20%20%20class%20Read%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__init__(self%2C%20workbook_name%2C%20*%2C%20read_only%3DFalse%2C%20data_only%3DFalse%2C%20sheet_name%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.wb%20%3D%20oxl.load_workbook(filename%3Dworkbook_name%2C%20read_only%3Dread_only%2C%20data_only%3Ddata_only)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20self.ws%20%3D%20self.wb%5Bsheet_name%5D%20if%20sheet_name%20else%20self.wb.active%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20read_columns(self%2C%20start_row%3D1%2C%20columns%3D'ABC')%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20%5Bself.ws%5Bf'%7Bcolumn%7D%7Brow%7D'%5D.value%20for%20row%20in%20range(start_row%2C%20self.ws.max_row%20%2B%201)%20for%20column%20in%20columns%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__call__(self)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(dir(self))%0A%0A%20%20%20%20class%20Write(Read)%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20def%20__init__(self%2C%20workbook_name%2C%20*%2C%20data_only%3DFalse%2C%20sheet_name%3DNone)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20super().__init__(workbook_name%2C%20read_only%3DFalse%2C%20data_only%3Ddata_only%2C%20sheet_name%3Dsheet_name)%0A%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20An%20extended%20example%20script%20with%20more%20complex%20%60Read%60%20and%20%60Write%60%20classes%20can%20be%20downloaded%20from%20the%20%5Bcourse%20repository%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fhydro-informatics%2Fmaterial-py-codes%2Fraw%2Fmaster%2Fworkbooks%2Fxlsx.py).%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Challenge**%3A%20What%20are%20your%20favorite%20fonts%2C%20table%20colors%2C%20or%20layouts%3F%20Write%20your%20own%20%60Read%60%20and%20%60Write%60%20classes%20with%20formatting%20methods%20to%20have%20a%20personal%20template%20ready%20to%20be%20used%20at%20any%20time.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20An%20Example%20from%20Water%20Resources%20Engineering%20and%20Research%0A%0A%20%20%20%20The%20ecological%20restoration%20or%20enhancement%20of%20rivers%20requires%2C%20among%20other%20data%2C%20information%20on%20preferred%20water%20depths%20and%20flow%20velocities%20of%20target%20fish%20species.%20This%20information%20is%20established%20by%20biologists%20and%20then%20often%20provided%20in%20the%20shape%20of%20so-called%20%5Bhabitat%20suitability%20index%20(HSI)%5D(https%3A%2F%2Friverarchitect.github.io%2FRA_wiki%2FSHArC%23hefish)%20curves%20in%20workbook%20formats.%20Typically%2C%20we%20produce%20geospatially%20explicit%20data%20on%20water%20depth%20and%20flow%20velocity%20with%20numerical%20models.%20The%20output%20of%20two%20or%20three-dimensional%20numerical%20models%20is%20way%20too%20large%20to%20be%20handled%20with%20office%20applications.%20So%20we%20need%20an%20advanced%20tool%2C%20such%20as%20Python%2C%20to%20handle%20the%20geospatially%20explicit%20data%2C%20and%20read%20and%20interpolate%20HSI%20curves%20from%20workbooks.%20What%20does%20that%20look%20like%20technically%3F%20The%20%5Bexercises%20on%20geospatial%20Python%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fexercises%2Fex-geco.html)%20will%20let%20you%20dive%20into%20aquatic%20habitat%20(assessments).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20**Exercise**%3A%20Familiarize%20with%20workbook%20handling%20in%20the%20%5BSediment%20transport%20(1d)%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fexercises%2Fex-sediment.html)%20exercise.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20JSON%0A%0A%20%20%20%20JavaScript%20Object%20Notation%20(%5BJSON%5D(https%3A%2F%2Fwww.json.org%2Fjson-en.html))%20files%20have%20a%20similar%20structure%20to%20XML%20and%20enable%20the%20structured%20storage%20of%20(human-readable)%20data.%20For%20instance%2C%20the%20numerical%20code%20*BASEMENT%20v.3.x*%20(%5Bread%20more%20in%20the%20numerical%20modeling%20chapter%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fbasement))%20uses%20a%20*model.json*%20and%20a%20*simulation.json*%20file%20to%20store%20model%20setup%20parameters%20such%20as%20material%20properties.%20Thus%2C%20automating%20numerical%20model%20setups%20with%20Python%20involves%20the%20modification%20of%20model%20parameters%20stored%20in%20*json*%20files.%20This%20is%20where%20Python%20steps%20in%20with%20the%20standard-library%20%60json%60%20module%20that%20encodes%20and%20decodes%20JSON.%20JSON%20values%20can%20be%20objects%2C%20arrays%2C%20strings%2C%20numbers%2C%20%60true%60%2C%20%60false%60%2C%20or%20%60null%60.%20An%20object%20contains%20string%20names%20paired%20with%20values%2C%20for%20example%20%60%7B%22name%22%3A%20%22Vanilla%20Flow%22%7D%60.%20An%20array%20is%20an%20ordered%20sequence%20of%20values%2C%20for%20example%20%60%5B1%2C%203%2C%207%2C%2031%5D%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20*JSON*%20file%20structure%0A%0A%20%20%20%20A%20JSON%20file%20consists%20of%20two%20types%20of%20data%20structures%2C%20which%20are%20*dictionary*%20objects%20and%20*arrays*%20in%20the%20form%20of%20*lists*%20of%20values.%20The%20*dictionary*%20objects%20in%20a%20JSON%20file%20correspond%20to%20the%20same%20format%20that%20we%20already%20know%20in%20Python%3A%20Pairs%20of%20*keys*%20(names)%20and%20*values*%20embraced%20by%20curly%20brackets%20(*braces*)%20%60%7B%22name%22%3A%20value%7D%60.%20The%20%60value%60%20can%20be%20a%20*string*%2C%20*numeric*%2C%20a%20comma-separated%20*list*%20%60%5B%5D%60%20(*array*)%20of%20data%2C%20or%20another%20*dictionary*.%0A%20%20%20%20The%20following%20example%20shows%20a%20JSON%20file%20called%20%60river_struct.json%60%20with%20a%20%60RIVER%60%20key%20that%20has%20a%20nested%20dictionary%20as%20a%20value.%20The%20value-*dictionary*%20contains%20three%20keys%20(%60NAME%60%2C%20%60GEOMETRY%60%2C%20and%20%60HYDRAULICS%60).%0A%0A%20%20%20%20%3E%20***Tip***%3A%20Take%20a%20couple%20of%20minutes%20to%20understand%20the%20elements%20of%20%60river_struct.json%60.%3Cbr%3E%0A%20%20%20%20What%20is%20the%20purpose%20of%20the%20%60FLOWBOUNDARIES%60%20in%20%60GEOMETRY%60%3F%20%3Cbr%3E%0A%20%20%20%20How%20could%20the%20%60FLOWBOUNDARIES%60%20be%20related%20to%20the%20%60BOUNDARY%60%20key%20of%20%60HYDRAULICS%60%3F%3Cbr%3E%0A%20%20%20%20What%20units%20could%20the%20%60FRICTION%60%20values%20correspond%20to%3F%3Cbr%3E%0A%20%20%20%20Can%20you%20find%20the%20river%20on%20a%20map%3F%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%09%22RIVER%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%09%09%22NAME%22%3A%20%22Vanilla%20Flow%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%22GEOMETRY%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%22REGIONS%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22type%22%3A%20%22wet%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22name%22%3A%20%22riverbed%22%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22type%22%3A%20%22dry%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22name%22%3A%20%22floodplain%22%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7D%0A%20%20%20%20%09%09%09%5D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%22FLOWBOUNDARIES%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22name%22%3A%20%22Inflow%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22nodes%22%3A%20%5B1%2C%203%2C%207%2C%2031%5D%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22name%22%3A%20%22Outflow%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%20%20%22nodes%22%3A%20%5B89%2C%2090%2C%2076%2C%2069%2C%2095%5D%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7D%0A%20%20%20%20%09%09%09%5D%0A%20%20%20%20%09%09%7D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%22HYDRAULICS%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%22BOUNDARY%22%3A%20%5B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%09%22discharge_file%22%3A%20%22%2Fsimulation%2Fdirectory%2FInflow.txt%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%09%22name%22%3A%20%22Inflow%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%09%22slope%22%3A%200.005%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%09%22type%22%3A%20%22hydrograph%22%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%09%22name%22%3A%20%22Outflow%22%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%09%22type%22%3A%20%22zero_gradient%22%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%7D%0A%20%20%20%20%09%09%09%5D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%22FRICTION%22%3A%20%7B%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%22cobble%22%3A%2020.0%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%22gravel%22%3A%2026.0%2C%0A%20%20%20%20%09%09%09%09%22sand%22%3A%2041%0A%20%20%20%20%09%09%09%7D%0A%20%20%20%20%09%09%7D%2C%0A%20%20%20%20%09%09%22LOCATION%22%3A%20%5B48.744079%2C%209.103928%5D%0A%20%20%20%20%09%7D%0A%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Read%20(Decode)%20and%20Write%20(Encode)%20JSON%20Files%20with%20the%20%60json%60%20Library%0A%0A%20%20%20%20JSON%20files%20can%20be%20implemented%20in%20many%20programming%20languages%2C%20including%20HTML%20and%20Python.%20Python%20has%20a%20built-in%20%60json%60%20library%20that%20enables%20JSON%20decoding%20and%20encoding.%20The%20%60json%60%20library%20provides%20a%20%60json.dumps(DATA)%60%20method%20to%20%22dump%22%20(i.e.%2C%20encode)%20data%20in%20JSON%20format.%20Vice%20versa%2C%20the%20%60json.load()%60%20function%20reads%20data%20from%20JSON%20files.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Note%3A**%20A%20Jupyter%20%60.ipynb%60%20file%20is%20stored%20as%20JSON.%20Notebook%20software%20reads%20that%20JSON%20document%2C%20executes%20code%20through%20a%20kernel%2C%20and%20renders%20the%20notebook%20interface%20or%20an%20exported%20web%20page.%20Python's%20%60json.dump%60%20and%20%60json.load%60%20write%20to%20and%20read%20from%20file%20objects%3B%20%60json.dumps%60%20and%20%60json.loads%60%20serialize%20to%20and%20parse%20from%20strings.%0A%0A%20%20%20%20The%20following%20example%20illustrates%20encoding%20and%20decoding%20an%20arbitrarily%20nested%20dataset%20with%20the%20%60json%60%20library.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20json%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20create%20arbitrary%20nested%20data%20(list%2C%20dictionary%2C%20tuple)%0A%20%20%20%20data_for_json%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%22list_element1%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%7B%22dict_key%22%3A%20(%22tuple_element%22%2C%20%22text%22%2C%201.0%2C%20None)%7D%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20create%20a%20json%20file%0A%20%20%20%20json_file%20%3D%20open(%22data%2Fmy-first.json%22%2C%20mode%3D%22w%2B%22)%0A%20%20%20%20%23%20encode%20the%20random%20nested%20data%20list%20in%20json%20format%20and%20write%20to%20file%0A%20%20%20%20json_file.write(json.dumps(data_for_json))%0A%20%20%20%20%23%20close%20file%0A%20%20%20%20json_file.close()%0A%0A%20%20%20%20%23%20re-open%20the%20json%20file%20to%20read%20data%0A%20%20%20%20with%20open(%22data%2Fmy-first.json%22%2C%20mode%3D%22r%22)%20as%20re_opened_file%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20raw_data%20%3D%20re_opened_file.readline()%0A%0A%20%20%20%20%23%20decode%20json%20data%20in%20a%20Python%20variable%0A%20%20%20%20data_from_json%20%3D%20json.loads(raw_data)%0A%20%20%20%20print(json.dumps(data_from_json))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20%5BPython%20docs%5D(https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2F3%2Flibrary%2Fjson.html)%20provide%20more%20options%20and%20descriptions%20on%20using%20the%20%60json%60%20library.%20However%2C%20here%20we%20will%20(once%20again)%20make%20use%20of%20the%20*pandas*%20library%2C%20which%20offers%20powerful%20features%20for%20handling%20json%20data.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Read%20(Decode)%20and%20Write%20(Encode)%20JSON%20Files%20with%20*pandas*%0A%0A%20%20%20%20*pandas*%20(recall%20%5Bdata%20and%20file%20handling%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fjupyter%2Fpynum.html%23pandas))%20enables%20reading%20JSON%20files%20into%20its%20convenient%20table%20format%20with%20an%20embedded%20usage%20of%20the%20%60json%60%20library.%20The%20following%20code%20block%20uses%20the%20%5Bpandas.read_json(FILE)%5D(https%3A%2F%2Fpandas.pydata.org%2Fpandas-docs%2Fstable%2Freference%2Fapi%2Fpandas.read_json.html)%20function%20to%20read%20the%20above%20shown%20%60RIVER%60%20sample%20file%20%20(%5Bdownload%20river_struct.json%5D(https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fhydro-informatics%2Fjupyter-python-course%2Fmain%2Fdata%2Friver_struct.json)).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20river%20%3D%20pd.read_json(%22data%2Friver_struct.json%22)%0A%20%20%20%20print(river)%0A%20%20%20%20return%20pd%2C%20river%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Since%20a%20river%20without%20data%20is%20like%20ice%20cream%20without%20taste%2C%20we%20will%20add%20(random)%20data%20on%20flow%20characteristics%20to%20the%20data%20structure.%20Let's%20assume%20that%20we%20have%20used%20the%20data%20from%20%60river_struct.json%60%20to%20simulate%20a%20stationary%20discharge%20in%20a%20two-dimensional%20numerical%20model.%20As%20a%20result%2C%20we%20have%20two%20regular%20grids%20(arrays)%20with%20data%20on%20flow%20velocity%20and%20water%20depth.%20Now%2C%20we%20want%20to%20append%20both%20the%20flow%20velocity%20and%20water%20depth%20arrays%20in%20the%20form%20of%20a%20result%20structure%20(dictionary)%20to%20%60river_struct.json%60%20and%20give%20the%20river%20a%20new%20name.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(np%2C%20pd%2C%20river)%3A%0A%20%20%20%20%23%20create%20random%20data%0A%20%20%20%20h%20%3D%20np.random.weibull(np.arange(0%2C%20100)).reshape(10%2C%2010)%0A%20%20%20%20u%20%3D%20np.random.weibull(np.arange(0%2C%20100)).reshape(10%2C%2010)%0A%20%20%20%20river_dict%20%3D%20river.to_dict()%0A%20%20%20%20river_dict%5B'RIVER'%5D.update(%7B'RESULTS'%3A%20%7B'water_depth'%3A%20h%2C%20'flow_velocity'%3A%20u%7D%7D)%0A%20%20%20%20%23%20append%20RESULTS%20row%20to%20pandas%20dataframe%0A%20%20%20%20updated_river%20%3D%20pd.DataFrame.from_dict(river_dict)%0A%20%20%20%20updated_river.loc%5B'NAME'%2C%20'RIVER'%5D%20%3D%20'Honey%20river'%0A%20%20%20%20print(updated_river)%0A%20%20%20%20%23%20re-NAME%20RIVER%0A%20%20%20%20%23%20export%20to%20JSON%0A%20%20%20%20updated_river.to_json('data%2Friver_results.json')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%3E%20**Exercise**%3A%20Familiarize%20with%20JSON%20file%20handling%20in%20the%20%5Bgeospatial%20ecohydraulics%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fex-geco)%20exercise%20(requires%20understanding%20the%20full%20%5Bgeospatial%20Python%20chapter%5D(https%3A%2F%2Fhydro-informatics.com%2Fgeo-python)).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A