Can you improve this code?#!/usr/bin/env python3
# -\*- coding: utf-8 -\*-
"""
Created on Tue Feb 7 17:32:07 2023

@author: ericallen
"""
import sys
import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np

DATA\_NOS = {'Ref\_Datum':np.nan, 'MHHW':np.nan, 'MHW':np.nan, 'MTL':np.nan,\
 'MSL':np.nan, 'DTL':np.nan, 'MLW':np.nan, 'MLLW':np.nan,\
 'NAVD88':np.nan, 'STND':np.nan, "NGVD29":np.nan}

ALT\_DATUMS = ['MLLW', 'NAVD88','MHHW', 'MSL', 'STND']

FILTER\_LIST = [None, 'GT', 'MN', 'DHQ', 'DLQ', 'HWI', 'LWI', 'Max Tide',\
 'Max Tide Date & Time', 'Min Tide', 'Min Tide Date & Time',\
 'HAT', 'HAT Date & Time', 'LAT', 'LAT Date & Time']

def grab\_nos\_data(stid, ref\_datum="MLLW", source="web", first=True):
 """
 This is a Python script that scrapes tide data from the NOAA website.
 
 The script uses the BeautifulSoup library to parse the HTML content of the
 website and extract the data from the table. The extracted data is then
 stored in a pandas DataFrame, which is a two-dimensional size-mutable,
 heterogeneous tabular data structure with labeled axes (rows and columns).

 The script can also make a request to the API provided by the NOAA to obtain
 the same data. The data obtained from the API is in JSON format, and the script
 uses the requests library to make the API call and the json library to parse
 the JSON data.

 The function grab\_nos\_data takes two arguments:

 stid: the station ID for which you want to obtain the tide data
 ref\_datum (optional): the reference datum (default value is "MLLW")
 source (optional): the source of the data, either "web" or "api" (default value is "web")
 The function returns a pandas DataFrame that contains the tide data for the
 specified station and reference datum. If there is no data available, an
 empty DataFrame is returned, and a message is printed indicating that there
 is no data available.

 Parameters
 ----------
 stid : TYPE
 DESCRIPTION.
 ref\_datum : TYPE, optional
 DESCRIPTION. The default is "MLLW".
 source : TYPE, optional
 DESCRIPTION. The default is "web".

 Returns
 -------
 df\_nos : TYPE
 DESCRIPTION.

 """
 ref\_datum\_out = ref\_datum

 if source == "web":
 url = (f"https://tidesandcurrents.noaa.gov/datums.html?"
 f"datum={ref\_datum}&units=0&epoch=0&id={stid}")

 # Send a request to the website
 res = requests.get(url)

 # Parse the HTML content of the website
 soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')

 # Find the table in the HTML content
 table = soup.find('table')

 try:
 # Extract the data from the table - if table is missing w.o. try/except program breaks
 data = []
 for row in table.find\_all('tr'):
 cols = row.find\_all('td')
 cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
 data.append([ele for ele in cols if ele])

 # Create a pandas dataframe from the data
 df\_nos = pd.DataFrame(data, columns=["name", "value", "description"])
 #This drops strings and times
 df\_nos["value"] = pd.to\_numeric(df\_nos["value"], errors="coerce")
 #drop the long description
 df\_nos = df\_nos.drop(["description"], axis=1)
 #Transpose -- make a row
 df\_nos = df\_nos.T
 #Make the top row the column names
 df\_nos.columns = df\_nos.iloc[0]
 #Make the rest of the data in the data frame start at row 1
 df\_nos = df\_nos[1:]

 #Drop columns we aren't using
 drop\_list = df\_nos.filter(FILTER\_LIST)
 df\_nos.drop(drop\_list, inplace=True, axis=1)
 #Insert the datum being used as a reference point or 0-point
 df\_nos.insert(loc=0, column="Ref\_Datum", value=ref\_datum)

 except:
 print("NO DATA AVAILABLE ON THE WEB FOR: ", stid)
 df\_nos = pd.DataFrame(DATA\_NOS, index=["name"])
 df\_nos["Ref\_Datum"] = np.nan

 df\_nos = df\_nos.reindex(columns=list(DATA\_NOS.keys()))

 #This only applied to web data since API is only ever STND (except it says NAVD88)
 count = 0
 if first and pd.isna(df\_nos[ref\_datum]).values[0] and df\_nos["STND"].values[0] == 0:
 while count < len(ALT\_DATUMS):
 df\_nos, ref\_datum\_out = grab\_nos\_data(stid, ref\_datum=ALT\_DATUMS[count],\
 source="web", first=False)
 if not pd.isna(df\_nos[ALT\_DATUMS[count]]).values[0]:
 print(f"{ref\_datum} is unavailable but {ref\_datum\_out} is available")
 break
 count +=1

 elif source == "api":
 #FEET
 api\_url = (f"https://api.tidesandcurrents.noaa.gov/mdapi/prod/webapi/"
 f"stations/{stid}/datums.json")

 data = json.loads(requests.get(api\_url).text)

 try:
 metadata = data['datums']
 df\_nos = pd.DataFrame.from\_dict(metadata)
 except:
 df\_nos = pd.DataFrame()
 print("BAD NOS STATION API REQUEST: ", stid)

 if df\_nos.empty:
 df\_nos = pd.DataFrame(DATA\_NOS, index=["name"])
 df\_nos["Ref\_Datum"] = np.nan

 else:
 df\_nos = df\_nos.drop("description", axis=1)
 df\_nos = df\_nos.set\_index("name")
 df\_nos = df\_nos.T
 #Drop columns we aren't using
 drop\_list = df\_nos.filter(FILTER\_LIST)
 df\_nos.drop(drop\_list, inplace=True, axis=1)
 df\_nos.insert(loc=0, column="Ref\_Datum", value=data["OrthometricDatum"])

 df\_nos = df\_nos.reindex(columns=list(DATA\_NOS.keys()))

 else:
 sys.exit("Invalid source type for get\_nos\_data, the options are web and api.")

 return df\_nos, ref\_datum\_out
이 코드를 개선할 수 있나요? #!/usr/bin/env python3# -\*- 코딩: utf-8 -\*-"""생성일: 화 Feb 7 17:32:07 2023@저자: ericallen"""import sysimport json요청 가져오기bs4에서 BeautifulSoup를 가져옵니다.팬더를 pd로 가져 오기numpy를 np로 가져옵니다.DATA\_NOS = {'Ref\_Datum':np.nan, 'MHHW':np.nan, 'MHW':np.nan, 'MTL':np.nan,\. 'MSL':np.nan, 'DTL':np.nan, 'MLW':np.nan, 'MLLW':np.nan,\' 'NAVD88':np.nan, 'STND':np.nan, "NGVD29":np.nan}ALT\_DATUMS = ['MLLW', 'NAVVD88', 'MHHW', 'MSL', 'STND']FILTER\_LIST = [None, 'GT', 'MN', 'DHQ', 'DLQ', 'HWI', 'LWI', 'Max Tide',\. 'Max 조위 날짜 및 시간', 'Min 조위', 'Min 조위 날짜 및 시간',\ 'HAT', 'HAT Date & Time', 'LAT', 'LAT Date & Time']def grab\_nos\_data(stid, ref\_datum="MLLW", source="web", first=True): """ 이것은 NOAA 웹사이트에서 조수 데이터를 스크랩하는 Python 스크립트입니다.  이 스크립트는 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹사이트의 HTML 콘텐츠를 파싱하고 웹 사이트의 HTML 콘텐츠를 구문 분석하고 테이블에서 데이터를 추출합니다. 추출된 데이터는 크기 변경이 가능한 2차원 데이터 프레임인 판다 데이터 프레임에 저장됩니다, 레이블이 지정된 축(행과 열)이 있는 이기종 표 형식 데이터 구조입니다. 또한 스크립트는 NOAA에서 제공하는 API에 요청하여 동일한 데이터를 얻을 수도 있습니다. API에서 가져온 데이터는 JSON 형식이며, 스크립트는 요청 라이브러리 은 요청 라이브러리를 사용하여 API를 호출하고 json 라이브러리를 사용하여 JSON 데이터를 구문 분석합니다. 함수 grab\_nos\_data는 두 개의 인수를 받습니다: stid: 조위 데이터를 얻으려는 스테이션 ID ref\_datum(선택 사항): 기준 데이텀(기본값은 "MLLW") source (선택 사항): 데이터의 소스, "웹" 또는 "API" (기본값은 "웹") 이 함수는 지정된 스테이션과 기준 데이텀에 대한 조위 데이터가 포함된 조수 데이터가 포함된 판다 데이터 프레임을 반환합니다. 사용 가능한 데이터가 없는 경우 빈 데이터 프레임이 반환되고 사용 가능한 데이터가 없다는 메시지가 인쇄됩니다. 데이터가 없다는 메시지가 인쇄됩니다. 파라미터 ---------- stid : 유형 설명. ref\_datum : 유형, 선택 사항 설명. 기본값은 "MLLW"입니다. source : 유형, 선택 사항 설명. 기본값은 "웹"입니다. 반환값 ------- DF\_NOS : TYPE 설명. """ ref\_datum\_out = ref\_datum 소스 == "웹": url = (f"https://tidesandcurrents.noaa.gov/datums.html?" f"datum={ref\_datum}&units=0&epoch=0&id={stid}") # 웹사이트로 요청 보내기 res = requests.get(url) # 웹사이트의 HTML 콘텐츠 파싱 soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser') # HTML 콘텐츠에서 테이블을 찾습니다. table = soup.find('table') try: # 테이블에서 데이터 추출 - 테이블이 누락된 경우 시도/프로그램 중단 제외 data = [] table.find\_all('tr')의 행에 대해: cols = row.find\_all('td') cols = [ele.text.strip() for ele in cols] data.append([ele for ele in cols if ele]) # 데이터에서 팬더 데이터 프레임 만들기 df\_nos = pd.DataFrame(data, columns=["name", "value", "description"]) #문자열과 시간을 삭제합니다. df\_nos["value"] = pd.to\_numeric(df\_nos["value"], errors="coerce") #긴 설명 삭제 df\_nos = df\_nos.drop(["description"], axis=1) #전치 -- 행 만들기 df\_nos = df\_nos.T #맨 위 행을 열 이름으로 만듭니다. df\_nos.columns = df\_nos.iloc[0] #데이터 프레임의 나머지 데이터를 행 1에서 시작하도록 합니다. df\_nos = df\_nos[1:] #사용하지 않는 열을 삭제합니다. drop\_list = df\_nos.filter(FILTER\_LIST) df\_nos.drop(drop\_list, inplace=True, axis=1) #기준점 또는 0점으로 사용 중인 데이텀을 삽입합니다. df\_nos.insert(loc=0, column="Ref\_Datum", value=ref\_datum) 예외: print("웹에서 사용할 수 있는 데이터 없음: ", stid) df\_nos = pd.DataFrame(DATA\_NOS, index=["name"]) df\_nos["Ref\_Datum"] = np.nan df\_nos = df\_nos.reindex(columns=list(DATA\_NOS.keys())) #API가 STND일 때만 적용되므로 웹 데이터에만 적용됩니다(NAVD88이라고 표시된 것 제외). count = 0 if first와 pd.isna(df\_nos[ref\_datum]).values[0] 및 df\_nos["STND"].values[0] == 0: count < len(ALT\_DATUMS): df\_nos, ref\_datum\_out = grab\_nos\_data(stid, ref\_datum=ALT\_DATUMS[count],\. source="web", first=False) if not pd.isna(df\_nos[ALT\_DATUMS[count]]).values[0]: print(f"{ref\_datum}은 사용할 수 없지만 {ref\_datum\_out}은 사용할 수 있습니다.") break count +=1 elif source == "API": #FEET API\_URL = (f"https://api.tidesandcurrents.noaa.gov/mdapi/prod/webapi/" f"stations/{stid}/datums.json") data = json.loads(requests.get(api\_url).text) try: metadata = data['datums'] df\_nos = pd.DataFrame.from\_dict(metadata) 예외: df\_nos = pd.DataFrame() print("잘못된 번호 스테이션 API 요청: ", stid) if df\_nos.empty: df\_nos = pd.DataFrame(DATA\_NOS, index=["name"]) df\_nos["Ref\_Datum"] = np.nan else: df\_nos = df\_nos.drop("description", axis=1) df\_nos = df\_nos.set\_index("name") df\_nos = df\_nos.T #사용하지 않는 열 삭제 drop\_list = df\_nos.filter(FILTER\_LIST) df\_nos.drop(drop\_list, inplace=True, axis=1) df\_nos.insert(loc=0, column="Ref\_Datum", value=data["OrthometricDatum"]) df\_nos = df\_nos.reindex(columns=