flopy应力期资料中的井号等注释

Question

我想给我的Well文件分配一个注释掉的Well ID号（对ghb细胞也一样），但是我找不到任何关于如何这样做的信息。你知道吗

我写了一些东西来创建我自己的ghb文件，但是如果我尝试将它加载回我的flopy mf类，然后用mf.write\u输入（）注释不会保留并且会被覆盖。你知道吗

我知道在mf.WRU输入（）我可以指定要写出的包，如果我拿走了我之前制作的ghb文件（或well文件），那么原始文件就不会被写上哪个是好的。你知道吗

但是我想知道是否有一种方法可以直接添加注释到每个包的stress\u period\u数据中，这样我就可以将它全部包含在flopy类中。你知道吗

谢谢

Answer 1

我所知道的从现有包中继承备注的唯一方法是以读取模式打开文件，用列数据创建一个DataFrame，然后用它构建一个新包。举个例子：

import os
import pandas as pd
import flopy.modflow as fpm
from collections import OrderedDict


pak_nam = 'drn'
mf_version = 'mfnwt'

# the model from which the DRN package will be copied
inmod = fpm.Modflow.load('10kTDS.nam',
                     model_ws=r'..\10kTDS',
                     version=mf_version, 
                     load_only=['drn'], 
                     check=False)

# the model where the new DRN package will be attached
mf = fpm.Modflow.load('ss2010.nam',
                      model_ws=os.path.join('..', 'ss2010'),
                      version=mf_version,
                      load_only=['dis', 'bas6'],
                      check=False)

# read the contents of the DRN package
with open(inmod.drn.fn_path, 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# create pandas DataFrame
data = []
for line in lines[3:]:
    pieces = line.strip().split('#')
    t = pieces[0].strip().split()
    remark = pieces[-1]
    if t[0] == '-1':
        break
    else:
        data.append([int(t[0]),
                     int(t[1]),
                     int(t[2]),
                     float(t[3]),
                     float(t[4]),
                     '# ' + remark.strip()])
pak_df = pd.DataFrame(data,
                      columns=['k', 'i', 'j', 'alt_va', 'cond', 'remark'])
pak_df.loc[:, ['k', 'i', 'j']] -= 1

# specify data format
formats = OrderedDict([('k', '{:>10d}'.format),
                       ('i', '{:>10d}'.format),
                       ('j', '{:>10d}'.format),
                       ('alt_va', '{:>.2F}'.format),
                       ('cond', '{:>15.6E}'.format),
                       ('remark', '{>:50}'.format)])

# create new stress period data: for numpy record array use DataFrame.to_records()
pak_spd = {0: pak_df[list(formats.keys())].to_records(index=False)}

# attach DRN package to new model
pak = fpm.ModflowDrn(mf,
                     stress_period_data=pak_spd,
                     ipakcb=53,
                     options=['NOPRINT'],
                     filenames=os.path.join('..', 'ss2010', 'ss2010.{}'.format(pak_nam)),
                     dtype=pak_spd[0].dtype)

pak.write_file(check=False)