Tidecalendarformatter.py

## Claude
import pandas as pd
import pyperclip
from datetime import datetime

# Daten aus Zwischenablage lesen
clipboard_data = pyperclip.paste()

# In DataFrame umwandeln (Tab-getrennt, da aus Excel kopiert)
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(clipboard_data), sep='\t')

# Spalten umbenennen falls nötig (anpassen an deine echten Spaltennamen)
df.columns = ['H_N', 'Wochentag', 'Datum', 'Uhrzeit', 'Scheitel']

# Datum als datetime konvertieren
df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum'], format='%d.%m.%Y')

# Nach Datum gruppieren
grouped = df.groupby('Datum')

# Neue Datenstruktur aufbauen
daily_data = []

for datum, gruppe in grouped:
    row = {
        'Wochentag': gruppe.iloc[0]['Wochentag'],
        'Datum': datum.strftime('%d.%m.%Y')
    }

    # Hochwasser extrahieren
    hw = gruppe[gruppe['H_N'] == 'H'].reset_index(drop=True)
    for i in range(len(hw)):
        row[f'HW{i + 1}_Zeit'] = hw.loc[i, 'Uhrzeit']
        row[f'HW{i + 1}_Scheitel'] = hw.loc[i, 'Scheitel']

    # Niedrigwasser extrahieren
    nw = gruppe[gruppe['H_N'] == 'N'].reset_index(drop=True)
    for i in range(len(nw)):
        row[f'NW{i + 1}_Zeit'] = nw.loc[i, 'Uhrzeit']
        row[f'NW{i + 1}_Scheitel'] = nw.loc[i, 'Scheitel']

    daily_data.append(row)

# DataFrame erstellen
daily_df = pd.DataFrame(daily_data)

# Spaltenreihenfolge festlegen (maximal 2 HW und 2 NW)
cols = ['Wochentag', 'Datum']
for i in range(1, 3):  # Anpassen falls mehr als 2 HW/NW pro Tag
    if f'HW{i}_Zeit' in daily_df.columns:
        cols.extend([f'HW{i}_Zeit', f'HW{i}_Scheitel'])
    if f'NW{i}_Zeit' in daily_df.columns:
        cols.extend([f'NW{i}_Zeit', f'NW{i}_Scheitel'])

# Nur vorhandene Spalten verwenden
cols = [c for c in cols if c in daily_df.columns]
daily_df = daily_df[cols]

# Ergebnis in Zwischenablage kopieren (Tab-getrennt für Excel)
daily_df.to_clipboard(index=False, sep='\t')

print("✓ Daten wurden umformatiert und in die Zwischenablage kopiert!")
print(f"✓ {len(daily_df)} Tage verarbeitet")
print("\nVorschau:")
print(daily_df.head())