From 46977dfa3da794c699009fa511db8ed28b98154c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: JochenSeidel <108326761+JochenSeidel@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 13 Mar 2024 08:59:06 +0100
Subject: [PATCH] Updated PWSpy-QC Notebooks in new folder on OPENSENSE sandbox
 (#72)

* Updated PWSpy-QC Notebooks in new folder on OPENSENSE sandbox
Functions move from notebook to separate file
On-Event filter added

* Added Read me file for documentation

* Modified index.ipynb for updated version of PWSpy-QC

* Changed notebook data directory for use on Sandbox

* Removed link to external pws-pyqc submodule

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Co-authored-by: Jochen Seidel <seidel@styx>
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 .gitmodules                                   |     3 -
 PWS-pyQC/Data/data_AMS_PWS_hourly_shifted.csv | 18264 +++++++++++
 PWS-pyQC/Data/data_AMS_metadata.csv           |   135 +
 PWS-pyQC/Data/data_AWS_stns_coords.csv        |    34 +
 PWS-pyQC/Data/data_AWS_stns_data.csv          | 26282 ++++++++++++++++
 PWS-pyQC/Data/data_Radar_grid_cell_vals.csv   | 18264 +++++++++++
 PWS-pyQC/Data/data_coords.csv                 |    34 +
 .../Data/data_selected_radar_grid_lonlat.csv  |    21 +
 .../PWSpy-qc_4_sandbox.ipynb                  |   475 +
 .../Jupyter_Notebooks/PWSpyqcFunctions.py     |  1217 +
 PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/readme.txt         |     1 +
 PWS-pyQC/README.md                            |    92 +
 notebooks/index.ipynb                         |    18 +-
 pws-pyqc                                      |     1 -
 14 files changed, 64820 insertions(+), 21 deletions(-)
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_AMS_PWS_hourly_shifted.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_AMS_metadata.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_AWS_stns_coords.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_AWS_stns_data.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_Radar_grid_cell_vals.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_coords.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Data/data_selected_radar_grid_lonlat.csv
 create mode 100644 PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpy-qc_4_sandbox.ipynb
 create mode 100644 PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpyqcFunctions.py
 create mode 100644 PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/readme.txt
 create mode 100644 PWS-pyQC/README.md
 delete mode 160000 pws-pyqc

diff --git a/.gitmodules b/.gitmodules
index 042491e..45c9755 100644
--- a/.gitmodules
+++ b/.gitmodules
@@ -10,6 +10,3 @@
 [submodule "PyNNcml"]
 	path = PyNNcml
 	url = https://github.com/haihabi/PyNNcml
-[submodule "pws-pyqc"]
-	path = pws-pyqc
-	url = https://github.com/AbbasElHachem/pws-pyqc.git
\ No newline at end of file
diff --git a/PWS-pyQC/Data/data_AMS_PWS_hourly_shifted.csv b/PWS-pyQC/Data/data_AMS_PWS_hourly_shifted.csv
new file mode 100644
index 0000000..f8d83fd
--- /dev/null
+++ b/PWS-pyQC/Data/data_AMS_PWS_hourly_shifted.csv
@@ -0,0 +1,18264 @@
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+7,343.5,-4061.5,4.834266934553643,52.26096957618494
+8,335.5,-4057.5,4.726827852901006,52.30110675164969
+9,348.5,-4041.5,4.928444385313566,52.429264836528944
+10,352.5,-4035.5,4.992102386617106,52.4778944840177
+11,345.5,-4055.5,4.869438537440657,52.31108501603947
+12,334.5,-4040.5,4.7325412716813675,52.44804757568462
+13,352.5,-4042.5,4.983501622773201,52.417680163560455
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+16,349.5,-4039.5,4.944951272933233,52.44572622356927
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+19,332.5,-4046.5,4.697428211596731,52.397841145920246
diff --git a/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpy-qc_4_sandbox.ipynb b/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpy-qc_4_sandbox.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..2deac55
--- /dev/null
+++ b/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpy-qc_4_sandbox.ipynb
@@ -0,0 +1,475 @@
+{
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+   "source": [
+    "## 1. Loading PWS and auxilliary data (primary stations)"
+   ]
+  },
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+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
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+    "### 1.0 Import packages and adjust settings"
+   ]
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+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "%load_ext autoreload\n",
+    "%autoreload 2\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "\n",
+    "import xarray as xr\n",
+    "xr.set_options(display_style='text'); # Show xarray.Dataset representation as text\n",
+    "\n",
+    "#import pycomlink as pycml\n",
+    "\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "plt.rcParams.update({'font.size': 10}) # Set plot font size to 16pt\n",
+    "\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import time\n",
+    "from scipy.spatial import cKDTree\n",
+    "from pykrige import OrdinaryKriging as OKpy\n",
+    "import tqdm\n",
+    "import os\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "import matplotlib as mpl\n",
+    "\n",
+    "# OPENSENSE Sandbox tools \n",
+    "# ToDo: Set link from local to github\n",
+    "import PWSpyqcFunctions as pyqc\n",
+    "#import pycomlink as pycml\n",
+    "\n",
+    "# Relative path to the data directory\n",
+    "main_dir = r\"../../PWS-pyQC/Data\"\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "skip"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "`PWSpy-qc` specific settings "
+   ]
+  },
+  {
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+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# maximun distance (meters) for which the indicator correlation is calculated\n",
+    "max_distance = 50000\n",
+    "\n",
+    "# Precentile threshold for indicator correlation \n",
+    "prob=0.99\n",
+    "\n",
+    "# todo: chekc if and where this is needed\n",
+    "show_plot = True\n",
+    "\n",
+    "# minimum number of records (in hours) with values (here 2 months)\n",
+    "min_req_ppt_vals = 2*30*24 "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "## 1.1 Load the csv data files"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Automatic weather satation data from KNMI Netherlands\n",
+    "path_primary_network = os.path.join(main_dir, r\"data_AWS_stns_data.csv\")\n",
+    "path_primary_metadata = os.path.join(main_dir, r\"data_AWS_stns_coords.csv\")   \n",
+    "\n",
+    "# Data from 20 randomly chose radar grid cells as \"primary stations 2\" for the Amsterdam area\n",
+    "path_primary_network2 = os.path.join(main_dir, r\"data_Radar_grid_cell_vals.csv\")\n",
+    "path_primary_metadata2 = os.path.join(main_dir, r\"data_selected_radar_grid_lonlat.csv\") \n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# PWS hourly data ()\n",
+    "path_pws_data = os.path.join(main_dir, r\"data_AMS_PWS_hourly_shifted.csv\")   \n",
+    "path_pws_metadata = os.path.join(main_dir, r\"data_AMS_metadata.csv\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": ""
+    },
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# read primary network 1\n",
+    "print('Reading first primary network data')\n",
+    "# pyqc.read_pcp_csv_file has 'latin-1' encoding in PWSpyqcFunctions.py\n",
+    "in_primary_pcp = pyqc.read_pcp_csv_file(path_to_file=path_primary_network,\n",
+    "                           sep_type=';',\n",
+    "                           index_col=0)\n",
+    "\n",
+    "# pyqc uses EPSG:25832, for Netherlands EPSG:28531 is used!\n",
+    "# Reads coordinate file and additionally coverts Lat/Lon to UTM 32\n",
+    "df_prim_coords, prim_coords_xy = pyqc.read_metadata_csv_file(path_primary_metadata,\n",
+    "                                                           sep_type=';', index_col=0,)\n",
+    "df_prim_coords.index = in_primary_pcp.columns\n",
+    "# read primary network 2\n",
+    "print('Reading secondary primary network data')\n",
+    "in_primary_pcp_2 = pyqc.read_pcp_csv_file(path_to_file=path_primary_network2,\n",
+    "                           sep_type=';',\n",
+    "                           index_col=0)\n",
+    "\n",
+    "df_prim_coords_2, prim_coords_xy_2 = pyqc.read_metadata_csv_file(\n",
+    "            path_primary_metadata2,\n",
+    "            sep_type=',', index_col=0,)\n",
+    "df_prim_coords_2.index = in_primary_pcp_2.columns\n",
+    "\n",
+    "# read pws data\n",
+    "print('Reading PWS data')\n",
+    "df_pws_pcp_hourly = pyqc.read_pcp_csv_file(\n",
+    "        path_to_file=path_pws_data,\n",
+    "                           sep_type=';',\n",
+    "                           index_col=0)\n",
+    "    \n",
+    "df_pws_coords, pws_coords_xy = pyqc.read_metadata_csv_file(\n",
+    "        path_to_file=path_pws_metadata,\n",
+    "                           sep_type=',',\n",
+    "                           index_col=0)\n",
+    "df_pws_coords.index = df_pws_pcp_hourly.columns"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### 1.3.1 Location of the stations"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('Plotting locations of all data')\n",
+    "\n",
+    "pyqc.plot_pws_prim_netz_loc(lon_pws=df_pws_coords.lon,\n",
+    "                       lat_pws=df_pws_coords.lat,\n",
+    "                      lon_prim1=df_prim_coords.lon,\n",
+    "                       lat_prim1=df_prim_coords.lat,\n",
+    "                      lon_prim2=df_prim_coords_2.lon,\n",
+    "                       lat_prim2=df_prim_coords_2.lat)\n",
+    "\n",
+    "    \n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print('Plotting locations of data in and around Amsterdam')\n",
+    "\n",
+    "pyqc.plot_pws_prim_netz_loc_AMS(lon_pws=df_pws_coords.lon,\n",
+    "                       lat_pws=df_pws_coords.lat,\n",
+    "                      lon_prim1=df_prim_coords.lon,\n",
+    "                       lat_prim1=df_prim_coords.lat,\n",
+    "                      lon_prim2=df_prim_coords_2.lon,\n",
+    "                       lat_prim2=df_prim_coords_2.lat)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "slide"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "## 2. First PWSpy-QC step: Indicator correlation based filter\n",
+    "The fist QC-filter of PWS-pyqc is based on indicator correlation patterns of the primary network (cf. [Bárdossy et al. 2021](https://doi.org/10.5194/hess-25-583-2021)). First, the data of the primary network are converted to 1 and 0 based on a threshhold, in this case the 99%-percentile. All values above this percentile are 1, all below 0. This indicator correaltion of the primay stations has a spatial structure, i.e. the correlation decreases with increasing distance"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Plot indicator correlation values different networks\n",
+    "# calculate indicator correlation primary network\n",
+    "print('Calculating indicator correlation')\n",
+    "dist_prim, corr_prim = pyqc.calc_indic_corr_all_stns(\n",
+    "                             coords_stns_xy=prim_coords_xy,\n",
+    "                             pcp_vals=in_primary_pcp.values, prob=0.99)\n",
+    "\n",
+    "# calculate indicator correlation second primary network\n",
+    "dist_prim2, corr_prim2 = pyqc.calc_indic_corr_all_stns(\n",
+    "    coords_stns_xy=prim_coords_xy_2,\n",
+    "    pcp_vals=in_primary_pcp_2.values, prob=0.99)\n",
+    "\n",
+    "# claculate indicator correlation PWS-PWS\n",
+    "dist_pws, corr_pws = pyqc.calc_indic_corr_all_stns(\n",
+    "                    coords_stns_xy=pws_coords_xy,\n",
+    "                         pcp_vals=df_pws_pcp_hourly.values)\n",
+    "\n",
+    "# plot indicator correlations\n",
+    "pyqc.plot_indic_coor(dist_prim=dist_prim,\n",
+    "                corr_prim=corr_prim,\n",
+    "                dist_pws=dist_pws,\n",
+    "               corr_pws=corr_pws)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "fragment"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "We can see that there is a large gap up to 20 km in the primary network, hence there's information about the spatial structure missing. This is the reason why the data from the KMNI gauge adjusted radar product are used in addtion"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": ""
+    },
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "pyqc.plot_indic_coor(dist_prim=dist_prim,\n",
+    "                corr_prim=corr_prim,\n",
+    "                dist_pws=dist_pws,\n",
+    "               corr_pws=corr_pws,\n",
+    "               dist_prim2=dist_prim2,\n",
+    "               corr_prim2=corr_prim2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "slide"
+    }
+   },
+   "source": [
+    "### Applying the Indicator correlation based filter¶"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "-"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# apply indicator filter (using primary stations 2)\n",
+    "\n",
+    "stn_in = pyqc.indicator_filter(xy_net=pws_coords_xy,\n",
+    "                 prc_net=df_pws_pcp_hourly,\n",
+    "                 xy_dwd=prim_coords_xy_2,\n",
+    "                 prc_dwd=in_primary_pcp_2,\n",
+    "                     prob=0.99, max_distance=max_distance,\n",
+    "                     min_req_ppt_vals=2*24*30, show_plot=True,\n",
+    "                     fn_figure='Indicator Correlation',\n",
+    "                     save_folder=None,\n",
+    "                    tolerance=.99)\n",
+    "\n",
+    "# what data type is stn_in\n",
+    "# Was ist tolerance? (1 muss größer als min) Parameter zum aus probieren"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    }
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# list the accepted stations\n",
+    "pws_ids_accepted = df_pws_pcp_hourly.columns[np.where(stn_in==True)]\n",
+    "pws_ids_accepted"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "slide"
+    },
+    "tags": []
+   },
+   "source": [
+    "## 3. Bias Correction\n",
+    "\n",
+    "PWS can over- or undererstimate the precepitation compared to a professional refernce station (panel b) in figure below). The reasons herefore are mayfold (c.f. Introduction). The goal is to correct the PWS distribution function usind the distribution function of neighbouring primary network stations. For more details see [Bárdossy et al. (2021)](https://doi.org/10.5194/hess-25-583-2021)\n",
+    "\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "slideshow": {
+     "slide_type": "subslide"
+    },
+    "tags": []
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df_pws_bias_corrected = pyqc.bias_corr_pws_cdf(df_pws_raw=df_pws_pcp_hourly,\n",
+    "                        pws_ids_accepted=pws_ids_accepted,\n",
+    "                        df_pws_coords=df_pws_coords,                            \n",
+    "                        prim_coords_xy_2=prim_coords_xy_2,\n",
+    "                        in_primary_pcp_2=in_primary_pcp_2,\n",
+    "                        df_prim_coords_2=df_prim_coords_2,\n",
+    "                        nstns_correct=len(pws_ids_accepted), #2,\n",
+    "                        plot_figures=False,\n",
+    "                        ppt_min_thr_0_vals=0.1,  # below it all values get p0/2\n",
+    "                        min_qt_to_correct=0.9,)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Umcomment the cell below for saving the output"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#df_pws_bias_corrected.to_csv('PWS_AMS_bias_corr.csv', sep=';')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 4. Apply On-Event filter \n",
+    "\n",
+    "The goal is to correct the PWS values (false zeros) and (false high values)\n",
+    "[Bárdossy et al. (2021)](https://doi.org/10.5194/hess-25-583-2021)\n",
+    "\n",
+    "[El Hachem et at. (2022)](https://doi.org/10.5194/hess-26-6137-2022)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df_pws_flagged = pyqc.on_event_filter(df_pws=df_pws_bias_corrected, \n",
+    "                               df_prim=in_primary_pcp_2, \n",
+    "                               df_pws_coords=df_pws_coords,\n",
+    "                               df_prim_coords=df_prim_coords_2)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Umcomment the cell below for saving the output"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#df_pws_flagged.to_csv('PWS_AMS_bias_corr_event.csv', sep=';')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "celltoolbar": "Slideshow",
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.10.6"
+  },
+  "toc": {
+   "base_numbering": 0
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
diff --git a/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpyqcFunctions.py b/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpyqcFunctions.py
new file mode 100644
index 0000000..915eb90
--- /dev/null
+++ b/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpyqcFunctions.py
@@ -0,0 +1,1217 @@
+#import os
+import time
+#import timeit
+import pyproj
+import tqdm
+import scipy.special
+#import xarray as xr
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+#from functools import partial
+#from pathlib import Path
+from pyproj import Transformer
+from scipy.spatial import cKDTree
+#from scipy.stats import pearsonr as prs
+from pykrige import OrdinaryKriging as OKpy
+
+from scipy import spatial as scsp
+from scipy.stats import rankdata
+
+
+import warnings
+warnings.filterwarnings("ignore", category=RuntimeWarning)
+
+
+   
+def read_pcp_csv_file(path_to_file, sep_type, index_col):
+    '''
+    Read csv file and return df data
+    '''
+    
+    in_df = pd.read_csv(path_to_file, sep=sep_type,
+                        index_col=index_col,
+                       encoding='latin-1')
+    in_df.index = pd.to_datetime(in_df.index,
+                                 format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+    return in_df
+
+
+
+
+
+def read_metadata_csv_file(path_to_file, sep_type, index_col):
+    '''
+    Read metadata csv file and return df coords also in utm
+    '''
+    
+    df_coords = pd.read_csv(path_to_file, sep=sep_type,
+                        index_col=index_col,
+                       encoding='utf-8')
+    
+    lon_vals = df_coords.loc[:, 'lon'].values.ravel()
+    lat_vals = df_coords.loc[:, 'lat'].values.ravel()
+    
+    # convert to utm32 for distance calculation
+    x_vals, y_vals = LatLon_To_XY(lon_vals, lat_vals)
+
+    stn_ids = [str(ii) for ii in range(len(lon_vals))]
+    # make a df and combine all info
+    df_coords_utm32 = pd.DataFrame(
+            index=stn_ids,
+            data=lon_vals, columns=['lon'])
+    df_coords_utm32['lat'] = lat_vals
+    
+    df_coords_utm32['X'] = x_vals
+    df_coords_utm32['Y'] = y_vals
+    
+    coords_xy = np.array([(x, y) for x, y in zip(
+        df_coords_utm32.loc[:, 'X'].values,
+        df_coords_utm32.loc[:, 'Y'].values)])
+
+    # create a tree from coordinates
+    # coords_points_tree = cKDTree(coords_xy)
+    
+    return df_coords_utm32, coords_xy
+
+
+# In[5]:
+
+
+def plot_pws_prim_netz_loc(lon_pws, lat_pws,
+                          lon_prim1, lat_prim1,
+                          lon_prim2=None,
+                           lat_prim2=None):
+    """ plot coordinates of stations"""
+    plt.figure(dpi=100)
+    plt.scatter(lon_pws, lat_pws, c='r', label='PWS')
+    plt.scatter(lon_prim1, lat_prim1, c='b', label='Primary Netw.')
+    if lon_prim2 is not None:
+        plt.scatter(lon_prim2, lat_prim2, c='g', label='Primary Netw.2')
+    plt.legend(loc=0)
+    plt.grid()
+    plt.show()
+    return
+
+
+# In[6]:
+
+
+def plot_pws_prim_netz_loc_AMS(lon_pws, lat_pws,
+                          lon_prim1, lat_prim1,
+                          lon_prim2=None,
+                           lat_prim2=None):
+    """ plot coordinates of stations around AMW"""
+    plt.figure(dpi=100)
+    plt.scatter(lon_pws, lat_pws, c='r', label='PWS', marker='o')
+    plt.scatter(lon_prim1, lat_prim1, c='b', label='Primary Netw.', marker='d')
+    if lon_prim2 is not None:
+        plt.scatter(lon_prim2, lat_prim2, c='g', label='Primary Netw.2', marker='x')
+    plt.xlim([min(lon_pws), max(lon_pws)])
+    plt.ylim([min(lat_pws), max(lat_pws)])
+    plt.legend(loc=0)
+    plt.grid()
+    plt.show()
+    return
+
+
+# In[7]:
+
+
+
+def resampleDf(df, agg, closed='right', label='right',
+               shift=False, leave_nan=True,
+               label_shift=None,
+               temp_shift=0,
+               max_nan=0):
+    """
+    Purpose: Aggregate precipitation data
+
+    Parameters:
+    -----------
+    Df: Pandas DataFrame Object
+        Data set
+    agg: string
+        Aggregation 'M':Monthly 'D': Daily, 'H': Hourly, 'Min': Minutely
+    closed: string
+        'left' or 'right' defines the aggregation interval
+    label: string
+        'left' or 'right' defines the related timestamp
+    shift: boolean, optional
+        Shift the values by 6 hours according to the dwd daily station.
+        Only valid for aggregation into daily aggregations
+        True, data is aggregated from 06:00 - 06:00
+        False, data is aggregated from 00:00 - 00:00
+        Default is False
+
+    temp_shift: shift the data based on timestamps (+- 0 to 5), default: 0
+
+    label_shift: shift time label by certain values (used for timezones)
+
+    leave_nan: boolean, optional
+        True, if the nan values should remain in the aggregated data set.
+        False, if the nan values should be treated as zero values for the
+        aggregation. Default is True
+
+    Remark:
+    -------
+        If the timestamp is at the end of the timeperiod:
+
+        Input: daily        Output: daily+
+            >> closed='right', label='right'
+
+        Input: subdaily     Output: subdaily
+            >> closed='right', label='right'
+
+        Input: subdaily     Output: daily
+            >> closed='right', label='left'
+
+        Input: subdaily     Output: monthly
+            >> closed='right', label='right'
+
+
+        ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
+        ! ! Always check, if aggregation is correct ! !
+        ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
+
+
+
+    """
+
+    if shift == True:
+        df_copy = df.copy()
+        if agg != 'D' and agg != '1440min':
+            raise Exception('Shift can only be applied to daily aggregations')
+        df = df.shift(-6, 'H')
+
+    # To respect the nan values
+    if leave_nan == True:
+        # for max_nan == 0, the code runs faster if implemented as follows
+        if max_nan == 0:
+            # print('Resampling')
+            # Fill the nan values with values very great negative values and later
+            # get the out again, if the sum is still negative
+            df = df.fillna(-100000000000.)
+            df_agg = df.resample(agg,
+                                 closed=closed,
+                                 label=label,
+                                 offset=temp_shift,
+                                 loffset=label_shift).sum()
+            # Replace negative values with nan values
+            df_agg.values[df_agg.values[:] < 0.] = np.nan
+        else:
+            df_agg = df.resample(rule=agg,
+                                 closed=closed,
+                                 label=label,
+                                 offset=temp_shift,
+                                 loffset=label_shift).sum()
+            # find data with nan in original aggregation
+            g_agg = df.groupby(pd.Grouper(freq=agg,
+                                          closed=closed,
+                                          label=label))
+            n_nan_agg = g_agg.aggregate(lambda x: pd.isnull(x).sum())
+
+            # set aggregated data to nan if more than max_nan values occur in the
+            # data to be aggregated
+            filter_nan = (n_nan_agg > max_nan)
+            df_agg[filter_nan] = np.nan
+
+    elif leave_nan == False:
+        df_agg = df.resample(agg,
+                             closed=closed,
+                             label=label,
+                             base=temp_shift,
+                             loffset=label_shift).sum()
+    if shift == True:
+        df = df_copy
+    return df_agg
+#==============================================================================
+
+
+# In[8]:
+
+
+def convert_epoch_to_datetime(dt_epoch):
+    '''
+    incase datetime info is UTC from 1970
+    as in NetCDF
+    '''
+    datetime_timelist = pd.to_datetime(dt_epoch, unit='s')
+    return datetime_timelist
+
+
+# In[9]:
+
+
+
+def LatLon_To_XY(i_area, j_area):
+    
+    ''' convert coordinates from wgs84 to utm 32'''
+    P = pyproj.Proj(proj='utm', zone=32,
+                    ellps='WGS84',
+                    preserve_units=True)
+
+    x, y = P.transform(i_area, j_area)
+    # G = pyproj.Geod(ellps='WGS84')
+
+    #xy_area = np.array(
+    #[(i, j)
+    #for i, j in zip(x, y)])
+
+    return x, y
+
+
+def XY_to_latlon(i_area, j_area):
+    ''' convert coordinates from utm32 to wgs84'''
+    transformer = Transformer.from_crs(
+        "EPSG:25832",
+       "EPSG:4326",
+        always_xy=True)
+    x, y = transformer.transform(i_area, j_area)
+    # G = pyproj.Geod(ellps='WGS84')
+
+    xy_area = np.array(
+        [(i, j)
+         for i, j in zip(x, y)])
+
+    return xy_area
+
+
+# In[10]:
+
+
+def calc_indicator_correlation(a_dataset, b_dataset, prob):
+    """
+    Tcalcualte indicator correlation two datasets
+
+    Parameters
+    ----------
+    a_dataset: first data vector
+    b_dataset: second data vector
+    perc: percentile threshold 
+    
+    Returns
+    ----------
+    indicator correlation value
+
+    Raises
+    ----------
+
+    """
+    a_sort = np.sort(a_dataset)
+    b_sort = np.sort(b_dataset)
+    ix = int(a_dataset.shape[0] * prob)
+    a_dataset[a_dataset < a_sort[ix]] = 0
+    b_dataset[b_dataset < b_sort[ix]] = 0
+    a_dataset[a_dataset > 0] = 1
+    b_dataset[b_dataset > 0] = 1
+    cc = np.corrcoef(a_dataset, b_dataset)[0, 1]
+
+    return cc
+
+
+# In[11]:
+
+
+def calc_indic_corr_all_stns(coords_stns_xy,
+                             pcp_vals,
+                            max_distance=50000,
+                            min_req_ppt_vals=2*24*30, prob=0.99):
+
+    """
+    Indicator correlation between reference and test stations
+    
+    return: indicator correlation and distance values
+    
+    """ 
+    dist_mtx = scsp.distance.cdist(coords_stns_xy, coords_stns_xy,
+                                              metric='euclidean')
+    list_corr = []
+    list_dist = []
+    for i in tqdm.tqdm(range(len(coords_stns_xy) - 1)):
+        #print(i, len(coords_stns_xy))
+        pcp_vals[:, i][pcp_vals[:, i] == -9] = np.nan
+        i_bool_avail_data = np.isnan(pcp_vals[:, i])
+        # i_avail_data = prc_dwd[np.invert(i_bool_avail_data), i]
+        for j in range(i + 1, len(coords_stns_xy)):
+            # check if distance between stations is less than max_distance
+            if dist_mtx[i, j] < max_distance:
+                # check data availability for both stations
+                pcp_vals[:, j][pcp_vals[:, j] == -9] = np.nan
+                j_bool_avail_data = np.isnan(pcp_vals[:, j])
+                ij_bool_avail_data = np.sum(
+                    [i_bool_avail_data, j_bool_avail_data], axis=0) == 0
+                # check if sufficient number of data available
+                if ij_bool_avail_data.sum() > min_req_ppt_vals:
+                    # TODO check function
+                    indi_corr = calc_indicator_correlation(
+                        pcp_vals[ij_bool_avail_data, i],
+                        pcp_vals[ij_bool_avail_data, j],
+                        prob=prob)
+                    #if indi_corr > 0.:
+                    list_dist.append(dist_mtx[i, j])
+                    list_corr.append(indi_corr)
+    dist_vals = np.asarray(list_dist)
+    corr_vals = np.asarray(list_corr)
+    return dist_vals, corr_vals
+
+
+# In[12]:
+
+
+def indicator_filter(xy_net, prc_net, xy_dwd, prc_dwd,
+                     prob=0.99, max_distance=50000,
+                     min_req_ppt_vals=2*24*30,
+                     show_plot=False,
+                     fn_figure='Indicator Filter',
+                     save_folder=None,
+                    tolerance=0.8):
+    """
+    Filters stations of the secondary network by comparing indicator
+    correlations between primary and secondary network and nearest
+    stations of the primary network.
+
+    Parameters
+    ----------
+    coords_net: 'numpy.ndarray' [N x 2]
+        Coordinates of secondary network
+    data_net: 'numpy.ndarray' [timesteps x N]
+        Dataset of secondary network
+    coords_dwd: 'numpy.ndarray' [M x 2]
+        Coordinates of primary network
+    data_dwd: 'numpy.ndarray' [timesteps x M]
+        Dataset of primary network
+    prob: 'float', optional (default: 0.99)
+        Percentile for the determination of the indicator correlation
+    max_distance: 'int', optional (default: 50000)
+        Distance limit between stations of primary network
+    perc_avail_data: 'float', optional (default: 0.7)
+        Percentage of available time steps
+    show_plot: 'bool', optional (default: False)
+        Show plots
+
+    Returns
+    ----------
+    stn_in_bool: 'numpy.ndarray (bool)' [N]
+        True: Station is 'good', False: Station is 'bad'
+
+    Raises
+    ----------
+
+    """
+    
+
+    
+    # calculate indicator correlation between dwd stations
+    dist_matrix_dwd_dwd = scsp.distance.cdist(xy_dwd, xy_dwd,
+                                              metric='euclidean')
+    
+    dist_matrix_dwd_net = scsp.distance.cdist(xy_dwd, xy_net,
+                                              metric='euclidean')
+    
+    dist_dwd, corr_dwd = calc_indic_corr_all_stns(coords_stns_xy=xy_dwd,
+                                                  pcp_vals=prc_dwd.values,
+                                                 max_distance=max_distance,
+                                                 min_req_ppt_vals=min_req_ppt_vals, prob=prob)
+
+    #print(dist_dwd, corr_dwd)
+
+    if show_plot:
+        stn_in = []
+        dist_stn_in = []
+        
+        stn_notin = []
+        dist_stn_notin = []
+        
+    stn_in_bool = np.zeros(dist_matrix_dwd_net.shape[1], dtype=bool)
+    for i in tqdm.tqdm(range(dist_matrix_dwd_net.shape[1])):
+        #print(i, dist_matrix_dwd_net.shape[1])
+        net_stn = prc_net.iloc[:, i]
+        net_stn[net_stn == -9] = np.nan
+        net_stn_nonan = net_stn.dropna(how='all')
+
+        nearest_stn_ids = np.argsort(dist_matrix_dwd_net[:, i])
+        #print('nearest_stn_ids', len(nearest_stn_ids))
+        for stn_id in nearest_stn_ids:  # TODO: notwendig?
+            # print()
+
+
+            prim_stn_2 = prc_dwd.iloc[:, stn_id]
+            prim_stn_2[prim_stn_2== -9] = np.nan
+            prim_stn_2_nonan = prim_stn_2.dropna(how='all')
+
+            ij_bool_avail_data = net_stn_nonan.index.intersection(
+                prim_stn_2_nonan.index)
+                
+            #print(ij_bool_avail_data)
+            # If sufficient number of data available
+            if len(ij_bool_avail_data) > min_req_ppt_vals:
+
+                indi_corr = calc_indicator_correlation(
+                    net_stn_nonan.loc[ij_bool_avail_data].dropna(),
+                    prim_stn_2_nonan.loc[ij_bool_avail_data].dropna(),
+                    prob)
+                #print(indi_corr, dist_matrix_dwd_net[stn_id, i])
+                delta = 1000
+                va = corr_dwd[dist_dwd <
+                              dist_matrix_dwd_net[stn_id, i] + delta]
+                add_distance = 1000
+                while va.shape[0] < 5:
+                    va = corr_dwd[
+                        dist_dwd < dist_matrix_dwd_net[
+                            stn_id, i] + delta + add_distance]
+                    add_distance += delta
+                    #print(va)
+                #print(indi_corr, np.min(va), np.min(va*tolerance))
+                if indi_corr > np.min(va*tolerance, 0):
+                    stn_in_bool[i] = True
+                    #print('PWS accepted')
+                    if show_plot:
+                        stn_in.append(indi_corr)
+                        dist_stn_in.append(dist_matrix_dwd_net[stn_id, i])
+                    #break
+                    
+                else:
+                    stn_notin.append(indi_corr)
+                    dist_stn_notin.append(dist_matrix_dwd_net[stn_id, i])
+                    #break
+                
+
+    print("Total Accepted", np.sum(stn_in_bool), dist_matrix_dwd_net.shape[1])
+
+    if show_plot:
+        plt.figure(dpi=200)
+        plt.scatter(dist_stn_in, stn_in, alpha=0.4, s=15, c='blue',
+                    label='PWS-Prim. In n=%d' % np.sum(stn_in_bool*1))
+        plt.scatter(dist_dwd, corr_dwd, alpha=0.4, s=15, c='red',
+                    label='Prim.-Prim.')
+                            
+        plt.scatter(dist_stn_notin, stn_notin, alpha=0.4, s=15, c='grey',
+                    label='PWS-Prim. Out n=%d' % (
+                        len(stn_in_bool) - np.sum(stn_in_bool*1)))
+
+        plt.xlim([0, 30000])
+        plt.ylim([0, 1])
+        plt.grid()
+        plt.title('{}'.format(fn_figure))
+        plt.xlabel('Distance between stations [m]')
+        plt.ylabel('Indicator Correlation p{:d} [-]'.format(int(prob * 100)))
+        plt.legend(loc=1)
+        plt.tight_layout()
+        #if save_folder:
+        #    plt.savefig(Path(save_folder, '{}.png'.format(fn_figure)), dpi=200,
+        #                bbox_inches='tight')
+        #else:
+        #    plt.savefig('{}.png'.format(fn_figure), dpi=200,
+        #                bbox_inches='tight')
+        plt.show()
+
+    return stn_in_bool
+
+
+# In[13]:
+
+
+def plot_indic_coor(dist_prim,
+                    corr_prim,
+                    dist_pws,
+                   corr_pws,
+                   dist_prim2=None,
+                   corr_prim2=None,
+                   dist_pws_after=None,
+                   corr_pws_after=None):
+    '''
+    Plot indicator correlation
+    values between networks
+    '''
+    
+    plt.figure(dpi=200)
+    
+    
+        
+    plt.scatter(dist_pws, corr_pws,
+                alpha=0.6, s=15, c='grey',
+                   label='PWS-PWS',
+               marker='o')
+    if dist_pws_after is not None:
+        plt.scatter(dist_pws_after, corr_pws_after,
+                    alpha=0.6, s=15, edgecolor='orange',
+                    facecolor='orange',
+                  label='PWS-PWS 2',
+                   marker='o')
+    plt.scatter(dist_prim, corr_prim,
+                alpha=0.74, s=15, c='red',
+                label='Prim.-Prim.',
+               marker='D')
+    
+    if dist_prim2 is not None:
+        plt.scatter(dist_prim2, corr_prim2,
+                    alpha=0.4, s=15, c='g',
+                  label='Prim.-Prim. 2',
+                   marker='x')
+    
+    
+        
+    plt.xlim([0, 50000])
+    plt.ylim([0, 1])
+    plt.grid()
+    plt.title('Dependence structure')
+    plt.xlabel('Distance between stations [m]')
+    plt.ylabel('Indicator Correlation [-]')
+    plt.legend(loc=1)
+    plt.tight_layout()
+
+    plt.show()
+    return
+
+
+def missing_values_table(df):
+    mis_val = df.isnull().sum()
+    mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum() / len(df)
+    mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
+    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
+    columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
+    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table_ren_columns[
+        mis_val_table_ren_columns.iloc[:,1] != 0].sort_values(
+    '% of Total Values', ascending=False).round(1)
+    print ("Your selected dataframe has " + str(df.shape[1]) + " columns.\n"      
+        "There are " + str(mis_val_table_ren_columns.shape[0]) +
+            " columns that have missing values.")
+    return mis_val_table_ren_columns
+
+
+# In[14]:
+
+
+
+def type_mat(h, v=0.5, Range=1.0, Sill=1.0):
+    '''
+
+    Matern Covariance Function Family:
+
+        v = 0.5 --> Exponential Model
+
+        v = inf --> Gaussian Model
+        
+    # Author:      philipp_guthke@hotmail.com
+
+    '''
+
+    h = np.array(h)
+
+    # for v > 100 shit happens --> use Gaussian model
+
+    if v > 100:
+
+        c = type_gau(h, Range=1.0, Sill=1.0)
+
+    else:
+
+        Kv = scipy.special.kv      # modified bessel function of second kind of order v
+
+        Tau = scipy.special.gamma  # Gamma function
+
+        fac1 = h / Range * 2.0 * np.sqrt(v)
+
+        fac2 = (Tau(v) * 2.0**(v - 1.0))
+
+        c = Sill * 1.0 / fac2 * fac1**v * Kv(v, fac1)
+
+        # set nan-values at h=0 to sill
+
+        c[np.where(h == 0)] = Sill
+
+    return c
+
+
+def Covariogram(h, model='1.0 Mat(30000)^5.5 '):
+
+
+    h = np.atleast_1d(np.array(h).astype(float))
+
+    # check models
+
+    models = model.split('+')
+
+    models = np.array(models)
+
+    # go through models:
+
+    C = np.zeros(h.shape)
+
+    for submodel in models:
+
+        submodel = submodel.strip()
+
+        Sill = submodel.split('(')[0].strip()[:-3].strip()
+
+        Range = submodel.split('(')[1].split(')')[0]
+
+        Type = submodel.split('(')[0].strip()[-3:]
+
+        Sill = np.array(Sill).astype('float')
+
+        if Sill <= 0:
+
+            Sill = np.array((0.0))
+
+        Range = np.abs(np.array(Range).astype('float'))
+
+        if Range <= 0:
+
+            Range = np.array((0.0))
+
+        Type = np.array(Type)
+
+        # calculate covariance:
+
+
+
+        Param = submodel.split('^')[1].strip()
+
+        Param = np.array(Param).astype('float')
+
+        c0 = C[np.where(h == 0)]
+
+        C += type_mat(h, v=Param, Range=Range, Sill=Sill)
+
+        C[np.where(h == 0)] = c0 + Sill
+
+
+    return C
+
+
+def make_distrib(data):
+
+    rpos = data[data > 0]
+    rnneg = data[data >= 0]
+    npos = rpos.shape[0]
+
+    if rpos.shape[0] > 100:
+        calc_dist = 1
+        log_rpos = np.log(rpos)
+        std_log_rpos = np.std(log_rpos)
+        hw = 0.9 * std_log_rpos / npos ** 0.2
+        pzero = 1. - npos / rnneg.shape[0]
+        pdist = tabl_npdist_triang(pzero, rpos, hw)
+    else:
+        pdist = np.empty(10000)
+        calc_dist = 0
+
+    return pdist, calc_dist
+
+
+def tabl_npdist_triang(pzero, rpos, hw, ndisc=4000, nreso=10000):
+
+
+    log_rpos = np.log(rpos)
+
+    a1 = np.min(log_rpos) - 1. * hw
+    a2 = np.max(log_rpos) + 1. * hw
+    delt = (a2 - a1) / ndisc
+    b = np.zeros(ndisc)
+
+    help = np.linspace(a1, a2, ndisc)
+
+    for i_log_rpos in log_rpos:
+        hp = help - i_log_rpos
+        hp[hp > hw] = hw
+        hp[hp < -hw] = -hw
+        hp = (1.0 - np.abs(hp) / hw) * (1 / hw)
+        b += (hp / log_rpos.shape[0])
+
+    b *= delt
+    izer = int(pzero * nreso)
+
+    bb = np.zeros(nreso)
+    test = (np.rint(b.cumsum() * nreso * (1 - pzero) + izer - 1)).astype(int)
+    bb[test] = np.exp(help)
+
+    bb_filled = fill_zeros_with_last(bb)
+
+    return bb_filled
+
+
+def fill_zeros_with_last(arr):
+
+    prev = np.arange(len(arr))
+    prev[arr == 0] = 0
+    prev = np.maximum.accumulate(prev)
+
+    return arr[prev]
+
+def bias_correct(xy_net, prc_net, xy_prim, prc_prim, stn_in_bool,
+                 covmod='1.0 Mat(30000)^5.5 ', ndiscr=10000):
+
+    ixy_in = np.zeros(xy_prim.shape[0])
+    new_prc = np.copy(prc_net)
+    dist_prim = np.empty([ndiscr, xy_prim.shape[0]])
+    for i_prim in tqdm.tqdm(range(xy_prim.shape[0])):
+        rsingle = prc_prim[:, i_prim]
+        rsingle[np.isnan(rsingle)] = -9
+        pdist, igood = make_distrib(rsingle)
+        dist_prim[:, i_prim] = pdist
+        ixy_in[i_prim] = igood
+
+    for i_net in tqdm.tqdm(range(xy_net.shape[0])):
+        if stn_in_bool[i_net] > 0:
+            # print(i_net)
+            xy_targ = np.reshape(xy_net[i_net, :], [1, 2])
+            dist_istn_prim = scsp.distance.cdist(xy_prim, xy_targ,
+                                                metric='euclidean')
+            isel = np.argsort(dist_istn_prim[:, 0])[:17]
+
+            # check if all dwd stations are usable
+            isel = isel[ixy_in[isel].astype(bool)]
+
+            dist_nearest_prim = scsp.distance.cdist(xy_prim[isel, :],
+                                                   xy_prim[isel, :],
+                                                   metric='euclidean')
+            av = Covariogram(dist_nearest_prim, covmod)
+            la = av.shape[0]
+            lagr = np.ones([1, la], dtype=float)
+            av = np.append(av, lagr, 0)
+            lagr = np.ones([la + 1, 1], dtype=float)
+            av = np.append(av, lagr, 1)
+            av[la, la] = 0.0
+            dist_istn_nearest_prim = scsp.distance.cdist(
+                xy_prim[isel, :],
+                xy_targ,
+                metric='euclidean')
+            ar = Covariogram(dist_istn_nearest_prim, covmod)[:, 0]
+            ar = np.append(ar, [1.0])
+            weights = np.linalg.solve(av, ar)[:-1]
+            exp_vals = np.dot(dist_prim[:, isel], weights)
+            i_precip = prc_net[:, i_net]
+            nan_sum = np.isnan(i_precip).sum()
+            i_precip[np.isnan(i_precip)] = -9
+            rank_i_precip = rankdata(i_precip)
+            scc = (rank_i_precip - nan_sum + 0.5) / (
+                i_precip.shape[0] - nan_sum)
+            # print(np.max(scc))
+            icc = (scc * ndiscr).astype(int)
+            icc[icc < 0] = 0
+            icc[icc > ndiscr - 1] = ndiscr - 1
+            n_prc = exp_vals[icc]
+            n_prc[i_precip < 0] = -9
+            new_prc[:, i_net] = n_prc
+
+    ##################
+    #np.save('new_prc.npy', new_prc)
+
+    #filn = "Net_prc2020_BC_2.csv"
+    new_prc[np.isnan(new_prc)] = -9
+    
+    #np.savetxt(filn, new_prc, fmt="%0.2f", delimiter=",")
+    #filn = "Net_prc2020_xy_ind_2.csv"
+    #np.savetxt(filn, stn_in_bool, fmt="%i", delimiter=",")
+
+    #########################
+
+    return new_prc
+    
+    
+# def calculate_probab_ppt_below_thr(ppt_data, ppt_thr):
+#     """ calculate probability of values being below threshold """
+#     origin_count = ppt_data.size  # shape[0]
+#     count_below_thr = ppt_data[ppt_data <= ppt_thr].size
+#     p0 = np.divide(count_below_thr, origin_count)
+#     return p0
+
+# New Bias Correction Abbas 2023-09-11
+#==========================================================================
+
+def calculate_probab_ppt_below_thr(ppt_data, ppt_thr):
+    """ calculate probability of values being below threshold """
+    origin_count = ppt_data.size  # shape[0]
+    count_below_thr = ppt_data[ppt_data <= ppt_thr].size
+    p0 = np.divide(count_below_thr, origin_count)
+    return p0
+
+
+def ecdf(data):
+    """ Compute ECDF """
+    x = np.sort(data)
+    n = x.size
+    y = np.arange(1, n+1) / n
+    return(x,y)
+
+def convert_ppt_df_to_edf(df, stationname, ppt_min_thr_0_vals):
+    
+    '''
+    transfrom precipitation series to quantiles series
+    '''
+    df_col = df[~np.isnan(df)]
+    p0 = calculate_probab_ppt_below_thr(df_col.values,
+                                        ppt_min_thr_0_vals)
+    #print(p0, df_col.values)
+
+    try:
+        x0, y0 = ecdf(df_col.values)
+        y0[np.where(x0 <= ppt_min_thr_0_vals)] = p0 / 2
+        y0[np.where(y0 == 1)] = 0.9999999999
+
+    except Exception as msg:
+        print('Error with EDF', msg)
+
+    df_ppt_edf = pd.DataFrame(data=df_col.values,
+                              index=df_col.index,
+                              columns=[stationname])
+    df_ppt_edf.sort_values(by=stationname, inplace=True)
+
+    df_ppt_edf.loc[:, 'edf'] = y0
+    df_ppt_edf.sort_index(inplace=True)
+    df_ppt_edf.drop([stationname], axis=1, inplace=True)
+    return df_ppt_edf
+def get_prim_ngbrs_pws_stn(pws_stn, pws_coords_df,
+                            xy_coords_primary,
+                             primary_stns_ids,
+                            nbr_neighbours_to_use=16):
+    
+    coords_points_tree = cKDTree(xy_coords_primary)
+    
+    xpws = pws_coords_df.loc[pws_stn, 'X']
+    ypws = pws_coords_df.loc[pws_stn, 'Y']
+
+    # find neighboring primary stations
+    # find distance to all primary stations, sort them, select minimum
+    _, indices = coords_points_tree.query(
+        np.array([xpws, ypws]),
+        k=nbr_neighbours_to_use + 1)
+
+    prim_stns_near = primary_stns_ids[indices[:nbr_neighbours_to_use]]
+
+    return xpws, ypws, prim_stns_near
+
+def find_nearest(array, value):
+    ''' given a value, find nearest one to it in original data array'''
+    array = np.asarray(array)
+    idx = (np.abs(array - value)).argmin()
+    return array[idx]
+
+def find_dwd_ppt_pws_edf(df_col, edf_pws):
+
+    df_col = df_col[~np.isnan(df_col)]
+    if df_col.size > 0:
+
+        x0_prim, y0_prim = ecdf(df_col.values)
+        y0_prim[y0_prim == 1] = 0.99999999
+        # find nearest primary ppt to Netatmo percentile
+        #print(y0_prim, edf_pws)
+        nearst_prim_edf = find_nearest(array=y0_prim,
+                                      value=edf_pws)
+        ppt_idx = np.where(y0_prim == nearst_prim_edf)
+
+        ppt_for_edf = x0_prim[ppt_idx][0]
+        #print(ppt_for_edf)
+        if ppt_for_edf >= 0:
+            return ppt_for_edf
+
+
+def convert_pcp_to_qt(df_prim_netw,
+                     ppt_min_thr_0_vals=0.1):
+    #prim_ppt_neigbrs
+    
+    df_primary_edf = pd.DataFrame(index=df_prim_netw.index,
+                                         columns=df_prim_netw.columns,
+                                         data=np.nan)
+            
+    for _col in tqdm.tqdm(df_prim_netw.columns):
+        df_col = df_prim_netw.loc[:,_col].dropna(how='all')
+        
+        if len(df_col.index) > 0:
+            #print(df_col)
+            df_stn_prim = convert_ppt_df_to_edf(
+                df=df_prim_netw.loc[:,_col].dropna(),
+                stationname=_col,
+                ppt_min_thr_0_vals=ppt_min_thr_0_vals)
+    
+            df_primary_edf.loc[df_stn_prim.index,_col] = df_stn_prim.values.ravel()
+    #print(df_primary_edf.head(1))
+    print('Done converting primary network precipitaiton to quantile')
+    return df_primary_edf            
+
+
+def bias_corr_pws_cdf(df_pws_raw,
+                        pws_ids_accepted,
+                        df_pws_coords,
+                        prim_coords_xy_2,
+                        in_primary_pcp_2,
+                        df_prim_coords_2,
+                      nstns_correct,
+                      plot_figures=False,
+                      ppt_min_thr_0_vals=0.1,  # below it all values get p0/2
+                        min_qt_to_correct=0.9,
+                     ):
+
+
+   
+    
+    df_primary_edf = convert_pcp_to_qt(df_prim_netw=in_primary_pcp_2, ppt_min_thr_0_vals=0.1)
+    # create data
+    df_pws_pcp_shifted_corrected = pd.DataFrame(index=df_pws_raw.index,
+                                           columns=pws_ids_accepted,
+                                           data=np.nan)
+    
+    for ix, pws_stn in enumerate(pws_ids_accepted[:nstns_correct]):
+        
+        start = time.time()
+        
+        print('Correcting ', pws_stn, ': ', ix, '/', len(pws_ids_accepted))
+    
+        try:
+            pws_ppt_df = df_pws_raw.loc[:,pws_stn]
+    
+            pws_ppt_df[pws_ppt_df == -9] = np.nan
+            # select only convective season
+    
+            pws_ppt_df_nonan = pws_ppt_df.dropna(how='all')
+    
+            pws_edf_df = convert_ppt_df_to_edf(
+                df=pws_ppt_df_nonan,
+                stationname=pws_stn,
+                ppt_min_thr_0_vals=ppt_min_thr_0_vals)
+
+            pws_edf_df_nonan = pws_edf_df.dropna(how='all')
+            
+            #print(pws_edf_df_nonan)
+            # get all primary ppt for corresponding pws percentile
+            # get pws coords and find primary neighbors
+            xpws, ypws, prim_stns_near = get_prim_ngbrs_pws_stn(
+                pws_stn=pws_stn,
+                pws_coords_df=df_pws_coords,
+                xy_coords_primary=prim_coords_xy_2,
+                 primary_stns_ids=in_primary_pcp_2.columns,
+                nbr_neighbours_to_use=16)
+                 
+            
+            # create empty dataframe for corrected data
+            empty_data = np.zeros(shape=(len(pws_edf_df.index), 1))
+            empty_data[empty_data == 0] = np.nan
+    
+            # select only positive values to correct, above percentile
+            # pws_edf_df_zeros = pws_edf_df_nonan[pws_edf_df_nonan.values <=
+                                                  # min_qt_to_correct]
+            pws_edf_df_not_zeros = pws_edf_df_nonan[pws_edf_df_nonan.values >
+                                                      min_qt_to_correct]
+            print('PWS DF shape to correct: ', pws_edf_df_not_zeros.size)
+            
+            # get primary ppt data for this time period
+            prim_ppt_neigbrs = df_primary_edf.loc[
+                pws_edf_df_not_zeros.index,
+                prim_stns_near]
+            
+            prim_ppt_neigbrs[prim_ppt_neigbrs == -9] = np.nan
+    
+            # remove nans
+            prim_ppt_neigbrs_nonan = prim_ppt_neigbrs.dropna(how='all', axis=1)
+            
+            #print(prim_ppt_neigbrs_nonan)
+            corrected_pws_vals = []
+            
+            for _idx in tqdm.tqdm(pws_edf_df_not_zeros.index):
+                
+                pws_edf = pws_edf_df_not_zeros.loc[_idx]
+                prim_edf_vals = pd.Series(index=prim_ppt_neigbrs_nonan.columns, dtype='float64')
+                #print(pws_edf)
+                for _col in prim_ppt_neigbrs_nonan.columns:
+                    df_col = in_primary_pcp_2.loc[:,_col].dropna(how='all')
+    
+                    if len(df_col.index) > 0: 
+                        #print(df_col)
+                        prim_edf_vals.loc[_col] = find_dwd_ppt_pws_edf(
+                            df_col, pws_edf.values)
+                        
+                
+                prim_edf_vals.dropna(how='all', inplace=True)
+                #print(prim_edf_vals)
+                prim_xcoords = np.array(
+                    df_prim_coords_2.loc[prim_edf_vals.index, 'X'])
+                prim_ycoords = np.array(
+                    df_prim_coords_2.loc[prim_edf_vals.index, 'Y'])
+    
+                # start kriging PWS location
+                ok_prim_pws = OKpy(
+                    prim_xcoords, prim_ycoords,
+                    prim_edf_vals.values,
+                    variogram_model='spherical',
+                    variogram_parameters={
+                        'sill': np.nanvar(prim_edf_vals.values) + 0.1,
+                        'range': 30000,
+                        'nugget': 0},
+                exact_values=True)
+    
+                try:
+                    zvalues, _ = ok_prim_pws.execute(
+                        'points', np.array([xpws]),
+                        np.array([ypws]))
+    
+                except Exception:
+                    print('error kriging')
+                    pass
+                
+                corrected_pws_vals.append(np.round(zvalues[0], 3))
+                #print(np.round(zvalues[0], 3))                                                    
+            
+            
+            df_pws_pcp_shifted_corrected.loc[
+                pws_ppt_df_nonan.index,
+                pws_stn] =pws_ppt_df_nonan.values.ravel()
+    
+            df_pws_pcp_shifted_corrected.loc[
+                pws_edf_df_not_zeros.index,
+                pws_stn] = corrected_pws_vals
+
+            end = time.time()
+            print('Needed time (s)', round(end - start, 2))
+            
+            
+            if plot_figures:
+                plt.ioff()
+                plt.close('all')
+                plt.figure(dpi=100)
+                plt.title('Before and after bias correction PWS')
+                plt.scatter(
+                    df_pws_raw.loc[:, pws_stn].values,
+                    df_pws_pcp_shifted_corrected.loc[:, pws_stn].values,
+                    edgecolor='r',
+                    facecolor='w',
+                    marker='o',
+                    s=25,
+                    label='Corrected',
+                    alpha=0.5)
+                plt.scatter(df_pws_raw.loc[:, pws_stn].values,
+                            df_pws_raw.loc[:, pws_stn].values,
+                            c='k',
+                            marker='.',
+                           alpha=0.05,
+                           label='Original PWS'
+                           )
+    
+    
+                plt.plot([0, max(df_pws_raw.values.max(),
+                    df_pws_pcp_shifted_corrected.values.max())],
+                        [0, max(df_pws_raw.values.max(),
+                    df_pws_pcp_shifted_corrected.values.max())],
+                        c='grey',
+                        #linestyle=''
+                        )
+                
+                
+                #plt.xlim([0, 50])
+                #plt.ylim([0, 50])
+                
+                plt.xlabel('Before correction - Pcp [mm/hour]')
+                plt.ylabel('After correction - Pcp [mm/hour]')
+                plt.grid(alpha=0.5)     
+                plt.legend(loc=0)
+                plt.show()
+    
+        except Exception as msg:
+            print(msg)
+            
+            raise Exception
+            
+            
+    return df_pws_pcp_shifted_corrected.dropna(how='all', axis=1)
+
+
+
+def on_event_filter(df_pws, df_prim, df_pws_coords, df_prim_coords):
+    
+    """
+    Reference paper 
+
+    El Hachem, A., Seidel, J., Imbery, F., Junghänel, T., and Bárdossy, A.:
+    Technical Note: Space–time statistical quality control of 
+    extreme precipitation observations,
+    Hydrol. Earth Syst. Sci., 26, 6137–6146,
+    https://doi.org/10.5194/hess-26-6137-2022, 2022. 
+    """
+    # flag pws values > 3 max of prim network pcp
+    
+    df_pws_flagged = df_pws.copy(deep=True)
+    df_pws_flagged[df_pws_flagged == -9] = np.nan
+    df_pws_flagged = df_pws_flagged.dropna(how='all', axis=1)
+    
+    cmn_idx = df_pws_flagged.index.intersection(df_prim.index)
+    
+    for ix2, _hour in tqdm.tqdm(enumerate(cmn_idx)):
+        # print(ix2, len(cmn_idx))
+        
+        # pws data for event
+        df_pws_evt = df_pws_flagged.loc[_hour,:].dropna()
+        
+        # x,y pws for event
+        xpws = df_pws_coords.loc[df_pws_evt.index, 'X'].values.ravel()
+        ypws =  df_pws_coords.loc[df_pws_evt.index, 'Y'].values.ravel()
+        
+        # prim pcp data
+        pcp_prim = df_prim.loc[_hour, :]
+        pcp_prim[pcp_prim == -9] = np.nan
+        pcp_prim_nonan = pcp_prim.dropna(how='all')
+        
+        # x,y prim net for evt
+        xprim = df_prim_coords.loc[pcp_prim_nonan.index, 'X'].values.ravel()
+        yprim = df_prim_coords.loc[pcp_prim_nonan.index, 'Y'].values.ravel()
+        
+        pws_bad = []
+        
+        if np.max(pcp_prim_nonan) > 0.1 and len(pcp_prim_nonan) > 10:
+            
+            ordinary_kriging_filter_pws = OKpy(
+                xprim,
+                yprim,
+                pcp_prim_nonan**0.097,
+                variogram_model='exponential',
+                variogram_parameters={
+                    'sill': np.nanvar(pcp_prim_nonan**0.097),
+                    'range': 3e4,
+                    'nugget': 0},
+                exact_values=True)
+
+            interpolated_vals_pws, est_var_pws = ordinary_kriging_filter_pws.execute(
+                'points', xpws,  ypws)
+
+
+            # calcualte standard deviation of estimated values
+            std_est_vals = np.sqrt(interpolated_vals_pws)
+            
+            # calculate difference observed and estimated
+            # values
+            diff_obsv_interp = np.abs(
+                df_pws_evt.values.ravel()**0.097 -
+                interpolated_vals_pws)
+            
+            idx_good_stns = np.where(
+                diff_obsv_interp <= 3 * std_est_vals)
+            idx_bad_stns = np.where(
+                diff_obsv_interp > 3 * std_est_vals)
+            
+            if len(idx_bad_stns[0]) > 0:
+               # get pws vals that are outliers
+            
+                
+                    
+                ids_netatmo_stns_gd = df_pws_evt.index[idx_good_stns[0]]
+                ids_netatmo_stns_bad = df_pws_evt.index[idx_bad_stns[0]]
+                        
+                print('pws good', len(ids_netatmo_stns_gd))
+                print('pws outlier', len(ids_netatmo_stns_bad))
+                for _id_bad in ids_netatmo_stns_bad:
+                    # iterate through the marked pws check false zeros and high vals
+                    # flag values > 3 max of prim network pcp
+                    
+                    if (df_pws_evt.loc[_id_bad] < 0.2
+                         or df_pws_evt.loc[_id_bad] > 3 * max(pcp_prim_nonan.values)):
+                        print('flaggind time step', _hour)
+                        print('flagged values', df_pws_evt.loc[_id_bad],
+                             'min prim', min(pcp_prim_nonan.values),
+                             'max prim', max(pcp_prim_nonan.values))
+                        
+                        pws_bad.append(_id_bad)
+            if len(pws_bad) > 0:
+                df_pws_flagged.loc[_hour, (pws_bad)] = np.nan
+    
+    return df_pws_flagged
\ No newline at end of file
diff --git a/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/readme.txt b/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/readme.txt
new file mode 100644
index 0000000..e627b69
--- /dev/null
+++ b/PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/readme.txt
@@ -0,0 +1 @@
+Python codes for applying pws-pyqc to the PWS amesterdam dataset
diff --git a/PWS-pyQC/README.md b/PWS-pyQC/README.md
new file mode 100644
index 0000000..18cbe69
--- /dev/null
+++ b/PWS-pyQC/README.md
@@ -0,0 +1,92 @@
+#  Personal Weather Station (PWS) quality control using python.
+ -----------------------------------------------------------------------------------------------
+### **How to cite:**
+
+https://doi.org/10.5281/zenodo.4501919
+
+### Reference paper:
+Bárdossy, A., Seidel, J., and El Hachem, A.: The use of personal weather station observations to improve precipitation estimation and interpolation, Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 583–601, https://doi.org/10.5194/hess-25-583-2021, 2021.
+
+-----------------------------------------------------------------------------------------------
+### Main Procedure
+
+
+**Flowchart from raw PWS data to filtered data for interpolation**
+
+The three main codes corresponding to the IBF, Bias correction and EBF are available in the python_code folder
+
+![flowchart_netatmo_paper](https://user-images.githubusercontent.com/22959071/106765543-3303fb00-6639-11eb-92d8-d0e06a6044f1.png)
+
+
+-----------------------------------------------------------------------------------------------
+### Indicator based Filter IBF
+
+
+**Corresponsing code**
+_02_pws_indicator_correlation_IBF.py
+
+****Required Input****
+  1. Hdf5 data file containing the PWS station data, the corresponding timestamps and 
+    their corresponding coordinates, in a metric coordinate system
+  2. Hdf5 data file containing the primary network station data, the corresponding timestamps and
+    their corresponding coordinates, in a metric coordinate system (same as PWS)
+  
+****Output****
+  1. A dataframe containing mainly the correlation values between each PWS and the corresponding neighboring station data
+    and the correlation between the neighboring primary network stations .
+  2. The final result is obtained by keeping all the PWS where the correlation between PWS and 
+    primary network is greater or equal to the correlation between the primary network stations.
+
+**Results**: indicator filter applied to the test_data
+
+![indic_corr_99](https://user-images.githubusercontent.com/22959071/106903818-c5200800-66fa-11eb-9efc-8e21011791c5.png)
+
+**Note**: the present code is slighty different than the one in the original paper. A similar code will be uploaded soon.
+
+-----------------------------------------------------------------------------------------------
+### Bias correction
+
+
+**Corresponsing code**
+_02_pws_bias_correction_BC.py
+
+****Required Input****
+  1. Hdf5 data file containing the ***filtered*** PWS station data, the corresponding timestamps
+    and their corresponding coordinates, in a metric coordinate system
+  2. Hdf5 data file containing the primary network station data, the corresponding timestamps
+    and their corresponding coordinates, in a metric coordinate system (same as PWS)
+  
+****Output****
+  1. A dataframe for each PWS with the new data, a 'complete' new timeseries, used later on (for example in the interpolation)
+ 
+**Results**: example of corrected data of one PWS
+![pws_stn_70_ee_50_00_0b_40](https://user-images.githubusercontent.com/22959071/106904335-5d1df180-66fb-11eb-8937-8aaa24c43579.png)
+
+-----------------------------------------------------------------------------------------------
+### Event based filter (EBF)
+
+**Corresponsing code**
+_04_event_based_filter_EBF.py
+
+****Required Input****
+  1. Hdf5 data file containing the ***filtered and bias corrected*** PWS station data,
+    the corresponding timestamps and their corresponding coordinates, in a metric coordinate system
+  2. Hdf5 data file containing the primary network station data, the corresponding timestamps
+    and their corresponding coordinates, in a metric coordinate system (same as PWS)
+  
+****Output****
+  1. A dataframe containing for every event (or timestamp) the PWS that should be flagged and
+    not used for the interpolation of the corresponding event or timestep
+ 
+**Results** PWS stations that do not fit in the spatial neighboring are flagged
+
+![event_date_2019_10_01 15_00_00](https://user-images.githubusercontent.com/22959071/106916083-13d39f00-6707-11eb-9d9a-7f3e76367063.png)
+-----------------------------------------------------------------------------------------------
+
+### Credit:
+The precipitation data was downloaded from the German Weather Service (DWD) open data server which can be found under the following link: https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/
+
+The PWS data were downloaded using the Netatmo API: https://dev.netatmo.com/
+
+### Note:
+In the bias correction and event based filter an Ordinary Kriging implementation is used. This has not been yet uploaded but could be easily subtituted by the PyKrige code (10.5281/zenodo.3738604).
diff --git a/notebooks/index.ipynb b/notebooks/index.ipynb
index 77bdd82..21c1770 100644
--- a/notebooks/index.ipynb
+++ b/notebooks/index.ipynb
@@ -38,26 +38,10 @@
     "  * [Basic example of using PyNNcml](./pynncml_basic_example.ipynb)\n",
     "#### Basic examples of PWS data processing software packages\n",
     "  * [Processing PWS data with PWSQC](../PWSQC_R_notebook/PWSQC_minimal_example.ipynb)\n",
-    "  * [Processing PWS data with pws-pyqc](../pws-pyqc/OpenSense/Jupyter_Notebboks/Indicator_corr_Ams.ipynb)\n",
+    "  * [Processing PWS data with pws-pyqc](../PWS-pyQC/Jupyter_Notebooks/PWSpy-qc_4_sandbox.ipynb)\n",
     "#### SML data plotting\n",
     "  * [Basic example of reading SML data using R](./R_read_and_inspect_SML_data.ipynb)"
    ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "2c1eee97",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "id": "479d7af1-fc2f-4df6-89ac-1a51ec5591b2",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": []
   }
  ],
  "metadata": {
diff --git a/pws-pyqc b/pws-pyqc
deleted file mode 160000
index 58e7725..0000000
--- a/pws-pyqc
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-Subproject commit 58e77258b506fe2549917f084fb3650cca76eb59