[Python-es] Promedios díarios en python
Boris Vladimir Comi
glez_b en comunidad.unam.mx
Mar Oct 8 09:46:18 CEST 2013
Me falto aclarar que los promedios que obtengo con el codigo, usando numpy, son los promedios de todos los datos y yo estoy interesado en obtener los promedios díarios, como se puede lograr eso?
________________________________
De: Boris Vladimir Comi
Enviado: martes, 08 de octubre de 2013 02:43 a.m.
Para: La lista de python en castellano
Asunto: RE: [Python-es] Promedios díarios en python
Gracias Alberto y Kiko:
Si tengo instaladas las librerias de numpy y pandas. Al obtener los promedios, maximo y minimo de una base de datos de prueba cuya estructura es como sigue:
Fecha, lat, lon, id, humedad,temperatura,precipitacion
Para leer los datos y obtener los estadísticos lo hago de dos maneras:
usando numpy:
from numpy import *
from scipy import *
import numpy as np
data=np.loadtxt('path-tracks.csv',delimiter=',',skiprows=1,dtype=str)
data1=np.loadtxt('path-tracks.csv',delimiter=',',skiprows=1,dtype=int,usecols=[4,5])
print data
[['2/5/04 6:45 AM' '19.7' '-95.2' '1' '45' '-38' '1']
['2/5/04 7:45 AM' '19.7' '-94.7' '1' '34' '-48' '1']
['2/5/04 8:45 AM' '19.3' '-93.9' '1' '57' '-60' '1']
['2/5/04 9:45 AM' '19' '-93.5' '1' '89' '-58' '1']
['2/5/04 10:45 AM' '19' '-92.8' '1' '34' '-50' '2']
['2/5/04 11:45 AM' '19.2' '-92.6' '1' '23' '-40' '3']
['2/5/04 12:45 PM' '19.9' '-93' '1' '10' '-43' '4']
['2/5/04 1:15 PM' '20' '-92.8' '1' '50' '-32' '2']
['30/5/04 4:45 AM' '23.1' '-100.2' '2' '45' '-45' '3']
['30/5/04 5:45 AM' '23.2' '-100' '2' '68' '-56' '2']
['30/5/04 6:45 AM' '23.3' '-100' '2' '90' '-48' '1']
['30/5/04 7:45 AM' '23.3' '-100.2' '2' '100' '-32' '1']
['31/5/04 3:15 AM' '23.4' '-99' '3' '12' '-36' '1']
['31/5/04 4:15 AM' '23.5' '-98.9' '3' '34' '-46' '1']
['31/5/04 5:15 AM' '23.6' '-98.7' '3' '56' '-68' '2']
['31/5/04 6:15 AM' '23.7' '-98.8' '3' '78' '-30' '1']]
print 'mean:', data1.mean(axis=0)
print 'max:', data1.max(axis=0)
print 'min:', data1.min(axis=0)
mean: [ 51.5625 -45.625 ]
max: [100 -30]
min: [ 10 -68]
la pregunta es: como obtengo la suma unicamente de la columna precipitacion?
Usando pandas:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('path-tracks.csv', index_col= 'Date', parse_dates=[0])
df
Lat Lon ID Moisture Temperature Precipitacion
Date
2004-02-05 06:45:00 19.7 -95.2 1 45 -38 1
2004-02-05 07:45:00 19.7 -94.7 1 34 -48 1
2004-02-05 08:45:00 19.3 -93.9 1 57 -60 1
2004-02-05 09:45:00 19.0 -93.5 1 89 -58 1
2004-02-05 10:45:00 19.0 -92.8 1 34 -50 2
2004-02-05 11:45:00 19.2 -92.6 1 23 -40 3
2004-02-05 12:45:00 19.9 -93.0 1 10 -43 4
2004-02-05 13:15:00 20.0 -92.8 1 50 -32 2
2004-05-30 04:45:00 23.1 -100.2 2 45 -45 3
2004-05-30 05:45:00 23.2 -100.0 2 68 -56 2
2004-05-30 06:45:00 23.3 -100.0 2 90 -48 1
2004-05-30 07:45:00 23.3 -100.2 2 100 -32 1
2004-05-31 03:15:00 23.4 -99.0 3 12 -36 1
2004-05-31 04:15:00 23.5 -98.9 3 34 -46 1
2004-05-31 05:15:00 23.6 -98.7 3 56 -68 2
2004-05-31 06:15:00 23.7 -98.8 3 78 -30 1
Al intentar conseguir, por ejmplo la suma diaria:
df.resample('D',how='sum')
obtengo lo siguiente:
Lat Lon ID Moisture Temperature
Date
2004-02-06 155.8 -748.5 8 342 -369
2004-02-07 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-08 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-09 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-10 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-11 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-12 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-13 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-15 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-16 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-17 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-18 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-19 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-20 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-21 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-22 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-23 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-24 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-25 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-26 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-27 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-28 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-02-29 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-01 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-02 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-08 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-09 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-10 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-11 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-12 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-13 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-15 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-16 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-17 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-18 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-19 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-20 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-21 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-22 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-23 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-24 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-25 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-26 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-27 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-28 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-29 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-30 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-03-31 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-01 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-02 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-03 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-04 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-05 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-06 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-07 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-08 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-09 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-10 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-11 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-12 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-13 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-15 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-16 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-17 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-18 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-19 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-20 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-21 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-22 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-23 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-24 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-25 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-26 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-27 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-28 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-29 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-04-30 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-01 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-02 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-03 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-04 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-05 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-06 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-07 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-08 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-09 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-10 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-11 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-12 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-13 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-14 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-15 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-16 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-17 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-18 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-19 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-20 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-21 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-22 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-23 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-24 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-25 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-26 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-27 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-28 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-29 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-30 NaN NaN NaN NaN NaN
2004-05-31 92.9 -400.4 8 303 -181 5
2004-06-01 94.2 -395.4 12 180 -180
Hice algo mal, porque no toma en cuenta la fecha correspondiente al 2004-02-05 6:45:00, 2004-30-05 6:45:00? como solucionar este error?
Agradeceria su ayuda
________________________________
De: Python-es <python-es-bounces+glez_b=comunidad.unam.mx en python.org> en nombre de Alberto Chamorro <a.chamorro.ruiz en gmail.com>
Enviado: martes, 08 de octubre de 2013 01:06 a.m.
Para: La lista de python en castellano
Asunto: Re: [Python-es] Promedios díarios en python
Y la pregunta sobre Python es....
¿Tienes algún algoritmo que hayas intentado hacer al menos?
Alberto
Tengo datos mensuales estructurados en la siguiente manera
Fecha,Time, Humedad, Temperatura, Precipitación Acumulada
1/01/2011, 00:00, 23, 50, 2,
1/01/2011, 00:15, 22, 45, 1,
1/01/2011, 00:30, 20, 39, 0,
1/01/2011, 01:00, 25, 34, 0,
1/01/2011, 01:15, 23, 50, 0,
.
.
.
.
1/01/2011, 23:45, 22, 40, 0,
.
.
.
.
31/01/2011, 00:00, 23, 45, 0,
Como puedo conseguir los promedios díarios de las variables Temperatura y Humedad así como la suma díaria de la Precipitacion Acumulada?
_______________________________________________
Python-es mailing list
Python-es en python.org<mailto:Python-es en python.org>
https://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es
FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <http://mail.python.org/pipermail/python-es/attachments/20131008/3372fcf4/attachment.html>
Más información sobre la lista de distribución Python-es