diff --git a/README.md b/README.md
index 4354a6c..d5c10d8 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1 +1,53 @@
 # Anvendt mappe
+
+### Mappe del 1
+
+#### Vår visjon av oppgaven
+Vår visjon, og ønske om sluttprodukt, er en værapplikasjon med mange muligheter som:
+- Velge ønsket sted, å få relevant tidsdata for dagen. 
+- Velge ønsket tidsperiode, på inntil 7-dager, og sted for å få hisoriske værdata.
+- Velge ønsket tidsperiode, og 2 steder for å sammenligne værdata innenfor samme tidsperiode.
+- Velge ønsket sted, og sammenligne to like lange tidsperioder fra ønsket år, enten samme tid eller to forsjellige tider.
+- Velge ønsket sted, å få en prediksjon på fremtidig vær. 
+
+#### Oppgave 1 - Sett opp utviklingsmiljø
+I oppsettet av utviklingmsiljøet har vi fokusert på å innstallere relevante biblioteker, s.feks:
+- Numpy
+- Matplotlib
+- Pandas
+- Jupyper Notebook
+
+#### Oppgave 2 - Datainnsamling
+For å finne data, startet vi å lete på Kaggle, og fant et interessant datasett, men som ikke passet helt til prosjektets behov. 
+
+Da begynte vi å lete etter API-er, først på Metrologisk Institutt:
+- [Airqualityforecast](https://api.met.no/weatherapi/airqualityforecast/0.1/documentation)
+  - Vanskelig å kunne hente data fra ønsket sted, komplisert request med masse data
+- [Frost](https://frost.met.no/index.html)
+  - Vanskelig å kunne hente data fra ønsket sted, stasjonsbasert
+- [Locationforecast](https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/documentation)
+  - Enkel å finne data fra ønsket sted, men bare en forecast, så finner ikke historiske data
+
+Ettersom ingen av de fra MET funket etter vårt ønske, søkte vi videre på nettet, og kom over:
+- [OpenWeatherMap API](https://openweathermap.org/)
+  - Denne inneholder forecast data, men det er også mulig å hente historiske data.
+  - Med en student profil, får vi gratis tilgang på masse data. Dermed vil vi kunne requeste historiske data fra API-en.
+
+##### Henting av data
+For å hente data fra OpenWeatherMap API-en har vi skrevet en funskjon som tar inn stedsnavn, startdato og sluttdato, den legger da ønskede verdier inn i url-en og requester for ønsket sted og tidsperiode, sammen med API-key som er lagret i en env-fil og importert. 
+
+Funksjonen er lagt inn i Juputer notebook filen, som spør brukeren etter input. Når funksjonen er kjørt og vi får tilbake respons-koden '200', som betyr ok, vil det printes at dataen er hentet. Om koden ikke er '200' vil vi få en feilmelding, og koden printes. 
+
+##### Skriving av data til fil
+Når dataen er hentet velger vi å skrive den over på en json-fil, som gjør det lettere å hente ut ønsket data senere.
+
+Funksjonen tar inn data og ønsket filnavn, og sjekker om vi har mappen 'data', med en annen mappe 'output_stedsnavn'. Dersom vi ikke skulle ha de mappene, som er tilfellet da vi har lagt denne mappen i .gitignore for å unngå kopiering av individuelle test-data ol., vil funksjonen lage mappene og deretter skrive dataen til en json-fil med navnet 'data_{filnavn}.json.
+
+Funksjonen returnerer en print setning når dataen er skrevet, og legger ved filpath
+
+
+##### Hente data fra fil
+
+
+
+#### Oppgave 3 - Databehandling
diff --git a/src/my_package/fetch_data.py b/src/my_package/fetch_data.py
index edbc9bc..a3097ef 100644
--- a/src/my_package/fetch_data.py
+++ b/src/my_package/fetch_data.py
@@ -26,7 +26,7 @@ def fetch_data(start_date, end_date, city_name):
    
 
     # f-string url, to add the "custom" variables to the API-request
-    url = f"https://history.openweathermap.org/data/2.5/history/city?q={city_name},{"NO"}&units=metric&type=hour&start={start_date}&end={end_date}&appid={API_KEY}"
+    url = f"https://history.openweathermap.org/data/2.5/history/city?q={city_name},NO&units=metric&type=hour&start={start_date}&end={end_date}&appid={API_KEY}"
     
     # Saves the API-request for the url 
     response = requests.get(url)