29  Cosas a calcular

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import missingno as msno
f = "../data/002_processed/esolmet_2018.parquet"
esolmet = pd.read_parquet(f)
esolmet.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 51174 entries, 2018-01-01 00:00:00 to 2019-01-01 00:00:00
Data columns (total 8 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   Directa       51174 non-null  float64
 1   Global        51174 non-null  float64
 2   Difusa        51174 non-null  float64
 3   UV            51174 non-null  float64
 4   Temperatura   51174 non-null  float64
 5   Humedad       51174 non-null  float64
 6   Viento Vel.   51174 non-null  float64
 7   Presiòn Bar.  51174 non-null  float64
dtypes: float64(8)
memory usage: 3.5 MB
msno.matrix(esolmet)

esolmet.describe()
Directa Global Difusa UV Temperatura Humedad Viento Vel. Presiòn Bar.
count 51174.000000 51174.000000 51174.000000 51174.000000 51174.000000 51174.000000 51174.000000 51174.000000
mean 235.058684 259.928279 79.101614 1.983488 22.835535 53.026295 1.679929 876.146359
std 330.869827 348.732321 130.580139 5.250231 5.379649 23.933685 0.946935 15.901608
min 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 15.409480
25% 0.001000 0.000000 0.000000 0.000000 19.200000 33.600000 1.071000 875.100500
50% 0.247000 3.537500 0.071000 0.000000 22.800000 50.570000 1.675000 876.710300
75% 549.800000 539.500000 123.500000 0.001000 26.680000 71.190000 2.238000 878.323500
max 1021.000000 1348.000000 1125.000000 29.900000 37.470000 135.300000 16.170000 885.713000 
esolmet.plot(subplots=True, figsize=(12,20))
array([<Axes: xlabel='Fecha'>, <Axes: xlabel='Fecha'>,
       <Axes: xlabel='Fecha'>, <Axes: xlabel='Fecha'>,
       <Axes: xlabel='Fecha'>, <Axes: xlabel='Fecha'>,
       <Axes: xlabel='Fecha'>, <Axes: xlabel='Fecha'>], dtype=object)

  1. Promedio mensual de To del máximo diario (memo)
  2. Mes más cálido con la To promedio mensual (Lili)
  3. Amplitud diaria de la To (Fer ipn)
  4. Quartiles mensuales de la Ig (Nairo)
  5. Calcular la Ib a partir de la Ig, Id (rodolfo)
  6. Humedad promedio semanal (Luisa)
  7. Promedio mensual de la To mínima (Mitsue)
  8. Promedio diario mensual de la velocidad máxima del viento (Andre)
  9. Promedios mensual de la Ig y su visualización (Laura)
  10. Calcular la curva de la radiación solar del día más cálido (Fer ier)
  11. Dia promedio de todas las variables con máximos, minimos y desviacion estándard (yadira)
  12. Calculo diario/mensual/anual de la energia solar