Los ficheros emisiones-2016.csv, emisiones-2017.csv, emisiones-2018.csv y emisiones-2019.csv, contienen datos sobre las emisiones contaminates en la ciudad de Madrid en los años 2016, 2017, 2018 y 2019 respectivamente. Escribir un programa con los siguientes requisitos:
datetime).isnat del módulo numpy) y ordenar el DataFrame por estaciones, contaminantes y fecha.
In [30]:
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
# Generar un DataFrame con los datos de los cuatro ficheros
import pandas as pd
emisiones_2016 = pd.read_csv('emisiones-2016.csv', sep = ';')
emisiones_2017 = pd.read_csv('emisiones-2017.csv', sep = ';')
emisiones_2018 = pd.read_csv('emisiones-2018.csv', sep = ';')
emisiones_2019 = pd.read_csv('emisiones-2019.csv', sep = ';')
emisiones = pd.concat([emisiones_2016, emisiones_2017, emisiones_2018, emisiones_2019])
emisiones
Out[30]:
In [31]:
# Filtrar las columnas del DataFrame para quedarse con las columnas ESTACION, MAGNITUD, AÑO, MES y las correspondientes a los días D01, D02, etc.
columnas = ['ESTACION', 'MAGNITUD', 'ANO', 'MES']
columnas.extend([col for col in emisiones if col.startswith('D')])
emisiones = emisiones[columnas]
emisiones
Out[31]:
In [32]:
# Reestructurar el DataFrame para que los valores de los contaminantes de las columnas de los días aparezcan en una única columna.
emisiones = emisiones.melt(id_vars=['ESTACION', 'MAGNITUD', 'ANO', 'MES'], var_name='DIA', value_name='VALOR')
emisiones
Out[32]:
In [33]:
# Crear una nueva columna con las fechas a partir del año, mes y día
# Primero eliminamos el caracter D del comienzo de la columna de los días
emisiones['DIA'] = emisiones.DIA.str.strip('D')
# Concatenamos las columnas del año, mes y día
emisiones['FECHA'] = emisiones.ANO.apply(str) + '/' + emisiones.MES.apply(str) + '/' + emisiones.DIA.apply(str)
# Convertimos la nueva columna al tipo fecha
emisiones['FECHA'] = pd.to_datetime(emisiones.FECHA, format='%Y/%m/%d', infer_datetime_format=True, errors='coerce')
emisiones
Out[33]:
In [34]:
# Eliminar las filas con fechas no válidas
emisiones = emisiones.drop(emisiones[np.isnat(emisiones.FECHA)].index)
# Ordenar el el dataframe por estación, magnitud y fecha
emisiones.sort_values(['ESTACION', 'MAGNITUD', 'FECHA'])
Out[34]:
In [35]:
# Mostrar las estaciones disponibles
print('Estaciones:', emisiones.ESTACION.unique())
# Mostrar los contaminantes disponibles
print('Contaminantes:', emisiones.MAGNITUD.unique())
In [41]:
# Función que devuelve las emisiones de un contaminante dado en una estación y rango de fechas dado.
def evolucion(estacion, contaminante, desde, hasta):
return emisiones[(emisiones.ESTACION == estacion) & (emisiones.MAGNITUD == contaminante) & (emisiones.FECHA >= desde) & (emisiones.FECHA <= hasta)].sort_values('FECHA').VALOR
evolucion(56, 8, dt.datetime.strptime('2018/10/25', '%Y/%m/%d'), dt.datetime.strptime('2019/02/12', '%Y/%m/%d'))
Out[41]:
In [36]:
# Resumen descriptivo por contaminantes
emisiones.groupby('MAGNITUD').VALOR.describe()
Out[36]:
In [37]:
# Resumen descriptivo por contaminantes y distritos
emisiones.groupby(['ESTACION', 'MAGNITUD']).VALOR.describe()
Out[37]:
In [38]:
# Función que devuelve un resumen descriptivo de la emisiones en un contaminante dado en un estación dada
def resumen(estacion, contaminante):
return emisiones[(emisiones.ESTACION == estacion) & (emisiones.MAGNITUD == contaminante)].VALOR.describe()
# Resumen de Dióxido de Nitrógeno en Plaza Elíptica
print('Resumen Dióxido de Nitrógeno en Plaza Elíptica:\n', resumen(56, 8),'\n', sep='')
# Resumen de Dióxido de Nitrógeno en Plaza del Carmen
print('Resumen Dióxido de Nitrógeno en Plaza del Carmen:\n', resumen(35, 8), sep='')
In [20]:
# Función que devuelve una serie con las emisiones medias mensuales de un contaminante y un mes año para todos las estaciones
def evolucion_mensual(contaminante, año):
return emisiones[(emisiones.MAGNITUD == contaminante) & (emisiones.ANO == año)].groupby(['ESTACION', 'MES']).VALOR.mean().unstack('MES')
# Evolución del dióxido de nitrógeno en 2019
evolucion_mensual(8, 2019)
Out[20]:
In [81]:
# Mostrar la edad media de las mujeres que viajaban en cada clase.
print(titanic.groupby(['Pclass','Sex'])['Age'].mean().unstack()['female'])
In [85]:
# Añadir una nueva columna booleana para ver si el pasajero era menor de edad o no.
titanic['Young'] = titanic['Age'] < 18
In [91]:
# Mostrar el porcentaje de menores y mayores de edad que sobrevivieron en cada clase.
print(titanic.groupby(['Pclass', 'Young'])['Survived'].value_counts(normalize = True) * 100)
In [ ]: