dia_promedio_dias – Proyectos de ciencia de datos con Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

import numpy as np

f = '../data/002_processed/esolmet_2018.parquet'
tmx = pd.read_parquet(f)
tmx['To'] = tmx['To'].replace(0,np.nan)
tmx

	Ib	Ig	Id	uv	To	hr	ws	p
Fecha
2018-01-01 00:00:00	0.057	0.0	0.0	0.001	18.93	41.57	1.253	879.0692
2018-01-01 00:10:00	0.002	0.0	0.0	0.001	18.76	41.00	0.418	879.4363
2018-01-01 00:20:00	0.170	0.0	0.0	0.001	18.92	40.96	0.955	879.5181
2018-01-01 00:30:00	0.371	0.0	0.0	0.001	18.52	42.46	1.823	879.5826
2018-01-01 00:40:00	0.305	0.0	0.0	0.001	18.49	42.43	2.149	879.6826
...	...	...	...	...	...	...	...	...
2018-12-31 23:10:00	0.125	0.0	0.0	0.000	18.88	59.60	2.145	875.5595
2018-12-31 23:20:00	0.000	0.0	0.0	0.000	18.71	59.67	1.638	875.5595
2018-12-31 23:30:00	0.044	0.0	0.0	0.000	18.52	58.75	1.923	875.2889
2018-12-31 23:40:00	0.170	0.0	0.0	0.000	18.36	60.62	2.089	875.0606
2018-12-31 23:50:00	0.003	0.0	0.0	0.000	17.99	60.76	0.744	875.1424

51173 rows × 8 columns

promedio = tmx.To.groupby(by=tmx.index.strftime('%H:%M')).mean()
promedio.index = pd.to_datetime(promedio.index, format='%H:%M')

desviacion = tmx.To.groupby(by=tmx.index.strftime('%H:%M')).std()
desviacion.index = pd.to_datetime(desviacion.index, format='%H:%M')

maximos = tmx.To.groupby(by=tmx.index.strftime('%H:%M')).max()
maximos.index = pd.to_datetime(maximos.index, format='%H:%M')

minimos = tmx.To.groupby(by=tmx.index.strftime('%H:%M')).min()
minimos.index = pd.to_datetime(minimos.index, format='%H:%M')

promedio

Fecha
1900-01-01 00:00:00    20.671773
1900-01-01 00:10:00    20.559829
1900-01-01 00:20:00    20.468343
1900-01-01 00:30:00    20.369685
1900-01-01 00:40:00    20.297192
                         ...    
1900-01-01 23:10:00    21.243835
1900-01-01 23:20:00    21.118319
1900-01-01 23:30:00    21.023647
1900-01-01 23:40:00    20.903561
1900-01-01 23:50:00    20.780342
Name: To, Length: 144, dtype: float64

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,4))

ax.plot(promedio)
ax.fill_between(promedio.index, promedio - desviacion, promedio + desviacion, alpha = 0.2)
ax.plot(maximos,'r.', alpha = 0.2)
ax.plot(minimos,'r.', alpha = 0.2)

ax.set_ylabel('Temperatura [oC]')
ax.set_xlabel('Hora [HH:MM]')
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=2))

plt.show()

To.index.normalize()

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01',
               '2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01',
               '2018-01-01', '2018-01-01',
               ...
               '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31',
               '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31',
               '2018-12-31', '2018-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', name='Fecha', length=51173, freq=None)

for a,b in g:
    print(a,b)

2018-01-01 00:00:00 Fecha
2018-01-01 00:00:00    18.93
2018-01-01 00:10:00    18.76
2018-01-01 00:20:00    18.92
2018-01-01 00:30:00    18.52
2018-01-01 00:40:00    18.49
                       ...  
2018-01-01 23:10:00    20.08
2018-01-01 23:20:00    19.99
2018-01-01 23:30:00    19.83
2018-01-01 23:40:00    19.79
2018-01-01 23:50:00    19.71
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-02 00:00:00 Fecha
2018-01-02 00:00:00    19.51
2018-01-02 00:10:00    19.55
2018-01-02 00:20:00    19.64
2018-01-02 00:30:00    19.60
2018-01-02 00:40:00    19.34
                       ...  
2018-01-02 23:10:00    17.50
2018-01-02 23:20:00    17.60
2018-01-02 23:30:00    18.08
2018-01-02 23:40:00    18.11
2018-01-02 23:50:00    17.70
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-03 00:00:00 Fecha
2018-01-03 00:00:00    17.74
2018-01-03 00:10:00    17.47
2018-01-03 00:20:00    17.43
2018-01-03 00:30:00    17.30
2018-01-03 00:40:00    17.18
                       ...  
2018-01-03 23:10:00    20.87
2018-01-03 23:20:00    21.08
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Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-04 00:00:00 Fecha
2018-01-04 00:00:00    20.18
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                       ...  
2018-01-04 23:10:00    18.32
2018-01-04 23:20:00    18.32
2018-01-04 23:30:00    18.55
2018-01-04 23:40:00    18.40
2018-01-04 23:50:00    17.66
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-05 00:00:00 Fecha
2018-01-05 00:00:00    17.57
2018-01-05 00:10:00    17.55
2018-01-05 00:20:00    17.52
2018-01-05 00:30:00    17.40
2018-01-05 00:40:00    17.82
                       ...  
2018-01-05 23:10:00    19.15
2018-01-05 23:20:00    19.16
2018-01-05 23:30:00    19.01
2018-01-05 23:40:00    19.04
2018-01-05 23:50:00    18.62
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-06 00:00:00 Fecha
2018-01-06 00:00:00    18.48
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                       ...  
2018-01-06 23:10:00    19.11
2018-01-06 23:20:00    19.78
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2018-01-06 23:40:00    20.05
2018-01-06 23:50:00    19.46
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-07 00:00:00 Fecha
2018-01-07 00:00:00    20.25
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2018-01-07 23:10:00    17.76
2018-01-07 23:20:00    18.25
2018-01-07 23:30:00    17.78
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2018-01-07 23:50:00    17.20
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-08 00:00:00 Fecha
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                       ...  
2018-01-08 23:10:00    20.05
2018-01-08 23:20:00    19.62
2018-01-08 23:30:00    19.39
2018-01-08 23:40:00    19.26
2018-01-08 23:50:00    18.37
Name: To, Length: 144, dtype: float64
2018-01-09 00:00:00 Fecha
2018-01-09 00:00:00    18.09
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                       ...  
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2018-01-09 23:20:00    17.78
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2018-01-09 23:50:00    17.86
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2018-01-10 00:00:00 Fecha
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2018-01-10 00:20:00    17.38
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                       ...  
2018-01-10 23:10:00    19.07
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2018-01-10 23:50:00    18.80
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2018-01-11 00:00:00 Fecha
2018-01-11 00:00:00    18.39
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2018-01-11 23:10:00    18.71
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2018-01-11 23:50:00    18.00
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2018-01-12 23:50:00    16.89
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2018-01-15 23:20:00    14.18
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Name: To, Length: 144, dtype: float64
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Name: To, Length: 144, dtype: float64

To.resample('D').max().idxmax()

Timestamp('2018-05-30 00:00:00')

To = tmx['To']
g = To.groupby(To.index.normalize())

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,4))
for _, day in g:
    x = day.index.map(lambda t: t.replace(year=2000, month=1, day=1))
    ax.plot(x, day.values, alpha=0.05, lw=1,c='gray')

Tomax = tmx['To'].loc['2018-05-30'] 
h = Tomax.groupby(Tomax.index.normalize())
for _, day in h:
    x = day.index.map(lambda t: t.replace(year=2000, month=1, day=1))
    ax.plot(x, day.values, alpha=1, lw=2,c='k')
    


ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=3))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
ax.margins(x=0); plt.tight_layout()
ax.set_xlabel('tiempo [HH:MM]')
ax.set_ylabel('Temperatura [$^oC$]')

Text(117.09722222222221, 0.5, 'Temperatura [$^oC$]')

To.index.normalize()

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01',
               '2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01',
               '2018-01-01', '2018-01-01',
               ...
               '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31',
               '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31', '2018-12-31',
               '2018-12-31', '2018-12-31'],
              dtype='datetime64[ns]', name='Fecha', length=51173, freq=None)


theta = 2*np.pi*((tmx.index.hour*60 + tmx.index.minute)/1440.0)
r = tmx["To"].values

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.scatter(theta, r, s=1, alpha=0.01)
ax.set_xticks(np.linspace(0, 2*np.pi, 8, endpoint=False))
ax.set_xticklabels(['00:00','03:00','06:00','09:00','12:00','15:00','18:00','21:00'])
plt.tight_layout()


serie = tmx.To.sort_index()
dias = serie.groupby(serie.index.normalize())  # una serie por fecha

fig = plt.figure(figsize=(6,6))
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.set_theta_zero_location('N')   # 00:00 arriba
ax.set_theta_direction(-1)        # sentido horario

for _, day in dias:
    theta = 2*np.pi*((day.index.hour*60 + day.index.minute)/1440.0)
    # (opcional) cerrar la curva del día:
    theta = np.r_[theta, 2*np.pi]
    r = np.r_[day.values, day.values[0]]
    ax.plot(theta, r, lw=0.8, alpha=0.15)

ax.set_xticks(np.linspace(0, 2*np.pi, 8, endpoint=False))
ax.set_xticklabels(['00:00','03:00','06:00','09:00','12:00','15:00','18:00','21:00'])
plt.tight_layout()
plt.show()