8.3.1 Archivos.csv con Python – Ejercicio con gráfica de temperatura y Humedad

De una estación meteorológica se obtiene un archivo.csv con los datos de los sensores disponibles durante una semana.

2021_10_EstMeteorologica.csv

1. Lectura de archivo.csv y gráfica de datos


a. Realice la lectura de los datos desde el archivo.csv en una tabla de Pandas, muestre los nombres de las columnas

b. Añada una columna de fecha-hora con tipo de dato datetime unificando las columnas «Date» y «Time»

c. Realice la gráfica de los datos obtenidos para la variable temperatura «TEMP» vs «fecha«.

Referencia: Basic Time Series Plotting. Unidata. https://unidata.github.io/python-training/workshop/Time_Series/basic-time-series-plotting/

1.1 Solución propuesta

literal a

Para leer el archivo.csv con pandas y realizar la gráfica se usarán las librerias «pandas» y «matplotlib». La lectura del archivo usa los parámetros de separador de datos ';' y separador decimal ','. El nombre del archivo es parte del bloque de ingreso.

tabla = pd.read_csv(narchivo, sep=';',decimal=',')

literal b

Para manejar las fechas, se concatenan los valores de las columnas 'Date' y 'Time' conformando una cadena de caracteres en cada casilla de la columna 'fecha'.
Para manejar los datos y operaciones con fechas se usan el tipo de datos datetime. El formato de lectura se indica como"%d/%m/%Y %H:%M:%S" dado por una cadena de caracteres

fechaformato = "%d/%m/%Y %H:%M:%S"
tabla['fecha'] = pd.to_datetime(tabla['fecha'],
                                format=fechaformato)

literal c

La gráfica se realiza usando los datos de las columnas de fecha y temperatura.

Instrucciones Python

# lecturas archivo.csv de estación meteorológica
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# INGRESO
narchivo = "2021_10_EstMeteorologica.csv"

# PROCEDIMIENTO
tabla = pd.read_csv(narchivo, sep=';',decimal=',')
n = len(tabla)

# fechas concatenando columnas de texto
tabla['fecha'] = tabla['Date']+' '+tabla['Time']

# convierte a datetime
fechaformato = "%d/%m/%Y %H:%M:%S"
tabla['fecha'] = pd.to_datetime(tabla['fecha'],
                                format=fechaformato)
# SALIDA
print('columnas: ', list(tabla.keys()))

# grafica
x_horas = tabla['fecha']
y_temp  = tabla['TEMP']
plt.plot(x_horas,y_temp,'*')
plt.title('Temperatura')
plt.grid()
plt.show()

2. Separar datos por días y graficar

d. Para realizar un análisis por día y comparar entre varios días, se requiere encontrar los intervalos de inicio y fin de día.

e. Realizar la gráfica comparativa de los días.

2.1 Solución propuesta

literal d

Los intervalos se pueden entregar como una lista de los índices de las filas donde cambia el día.

literal d

Para que las gráficas se superpongan en las mismas horas, sin cambiar de día, se realiza una operación de desplazamiento pd.Timedelta(days=j) a las fechas antes de hacer cada línea de gráfica.

Las etiquetas en el eje x se cambia al formato '%H:%M' mediante la libreria matplotlib.dates y la instrucción DateFormatter.

La gráfica para 7 dias se presenta muchos datos, por lo que para análisis es preferible algo más simplificado, como comparar dos dias para simplificar visualmente.

Instrucciones Python

# lecturas archivo.csv de estación meteorológica
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator

# INGRESO
narchivo = "2021OctubreEstMetorologica.csv"

# PROCEDIMIENTO
tabla = pd.read_csv(narchivo, sep=';',decimal=',')
n = len(tabla)

# fechas concatenando columnas de texto
tabla['fecha'] = tabla['Date']+' '+tabla['Time']

# convierte a datetime
fechaformato = "%d/%m/%Y %H:%M:%S"
tabla['fecha'] = pd.to_datetime(tabla['fecha'],
                                format=fechaformato)

# serie por días
diaIndice = [0] # indice inicial
for i in range(1,n-1,1):
    i0_fecha = tabla['fecha'][i-1]
    i1_fecha = tabla['fecha'][i]
    if i0_fecha.day != i1_fecha.day:
        diaIndice.append(i)
diaIndice.append(len(tabla)-1) # indice final
m = len(diaIndice)

# SALIDA
print('columnas: ', list(tabla.keys()))
print('SerieDia: ',diaIndice)
print('días en serie: ', len(diaIndice))

# grafica
figura, grafica = plt.subplots()
marcador = ['.','o','v','^','<','>','1']
for j in range(0,7,1):
    i0 = diaIndice[j]
    i1 = diaIndice[j+1]
    x_horas = tabla['fecha'][i0:i1]-pd.Timedelta(days=j)
    y_temp  = tabla['TEMP'][i0:i1]
    etiqueta = str(tabla['fecha'][i0].month)+'-'
    etiqueta = etiqueta + str(tabla['fecha'][i0].day)
    
    grafica.scatter(x_horas,y_temp,
                    marker = marcador[j%7],
                    label=etiqueta)
    
# formato de eje
grafica.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%H:%M'))
plt.legend()
plt.title('Temperatura')
plt.grid()
plt.show()

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