In [38]:
%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
pd.set_option('display.mpl_style', 'default')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15,3)
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
In [39]:
url_template = "http://climate.weather.gc.ca/climateData/bulkdata_e.html?format=csv&stationID=5415&Year={year}&Month={month}&timeframe=1&submit=Download+Data"
In [71]:
# We can use format strings to templatize the URL and pass
# The things we want programmatically.
url = url_template.format(month=3, year=2012)
# AND, usefully, we can use a URL as a data source for read_csv()
weather_mar2012 = pd.read_csv(url, skiprows=15, index_col='Date/Time', parse_dates=True, encoding='latin1')
In [72]:
weather_mar2012
Out[72]:
Year
Month
Day
Time
Data Quality
Temp (°C)
Temp Flag
Dew Point Temp (°C)
Dew Point Temp Flag
Rel Hum (%)
...
Wind Spd Flag
Visibility (km)
Visibility Flag
Stn Press (kPa)
Stn Press Flag
Hmdx
Hmdx Flag
Wind Chill
Wind Chill Flag
Weather
Date/Time
2012-03-01 00:00:00
2012
3
1
00:00
-5.5
NaN
-9.7
NaN
72
...
NaN
4.0
NaN
100.97
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 01:00:00
2012
3
1
01:00
-5.7
NaN
-8.7
NaN
79
...
NaN
2.4
NaN
100.87
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 02:00:00
2012
3
1
02:00
-5.4
NaN
-8.3
NaN
80
...
NaN
4.8
NaN
100.80
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 03:00:00
2012
3
1
03:00
-4.7
NaN
-7.7
NaN
79
...
NaN
4.0
NaN
100.69
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-01 04:00:00
2012
3
1
04:00
-5.4
NaN
-7.8
NaN
83
...
NaN
1.6
NaN
100.62
NaN
NaN
NaN
-14
NaN
Snow
2012-03-01 05:00:00
2012
3
1
05:00
-5.3
NaN
-7.9
NaN
82
...
NaN
2.4
NaN
100.58
NaN
NaN
NaN
-14
NaN
Snow
2012-03-01 06:00:00
2012
3
1
06:00
-5.2
NaN
-7.8
NaN
82
...
NaN
4.0
NaN
100.57
NaN
NaN
NaN
-14
NaN
Snow
2012-03-01 07:00:00
2012
3
1
07:00
-4.9
NaN
-7.4
NaN
83
...
NaN
1.6
NaN
100.59
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 08:00:00
2012
3
1
08:00
-5.0
NaN
-7.5
NaN
83
...
NaN
1.2
NaN
100.59
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 09:00:00
2012
3
1
09:00
-4.9
NaN
-7.5
NaN
82
...
NaN
1.6
NaN
100.60
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 10:00:00
2012
3
1
10:00
-4.7
NaN
-7.3
NaN
82
...
NaN
1.2
NaN
100.62
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-01 11:00:00
2012
3
1
11:00
-4.4
NaN
-6.8
NaN
83
...
NaN
1.0
NaN
100.66
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-01 12:00:00
2012
3
1
12:00
-4.3
NaN
-6.8
NaN
83
...
NaN
1.2
NaN
100.66
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-01 13:00:00
2012
3
1
13:00
-4.3
NaN
-6.9
NaN
82
...
NaN
1.2
NaN
100.65
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-01 14:00:00
2012
3
1
14:00
-3.9
NaN
-6.6
NaN
81
...
NaN
1.2
NaN
100.67
NaN
NaN
NaN
-11
NaN
Snow
2012-03-01 15:00:00
2012
3
1
15:00
-3.3
NaN
-6.2
NaN
80
...
NaN
1.6
NaN
100.71
NaN
NaN
NaN
-10
NaN
Snow
2012-03-01 16:00:00
2012
3
1
16:00
-2.7
NaN
-5.7
NaN
80
...
NaN
2.4
NaN
100.74
NaN
NaN
NaN
-8
NaN
Snow
2012-03-01 17:00:00
2012
3
1
17:00
-2.9
NaN
-5.9
NaN
80
...
NaN
4.0
NaN
100.80
NaN
NaN
NaN
-9
NaN
Snow
2012-03-01 18:00:00
2012
3
1
18:00
-3.0
NaN
-6.0
NaN
80
...
NaN
4.0
NaN
100.87
NaN
NaN
NaN
-9
NaN
Snow
2012-03-01 19:00:00
2012
3
1
19:00
-3.6
NaN
-6.4
NaN
81
...
NaN
3.2
NaN
100.93
NaN
NaN
NaN
-9
NaN
Snow
2012-03-01 20:00:00
2012
3
1
20:00
-3.7
NaN
-6.4
NaN
81
...
NaN
4.8
NaN
100.95
NaN
NaN
NaN
-10
NaN
Snow
2012-03-01 21:00:00
2012
3
1
21:00
-3.9
NaN
-6.7
NaN
81
...
NaN
6.4
NaN
100.98
NaN
NaN
NaN
-10
NaN
Snow
2012-03-01 22:00:00
2012
3
1
22:00
-4.3
NaN
-6.9
NaN
82
...
NaN
2.4
NaN
101.00
NaN
NaN
NaN
-11
NaN
Snow
2012-03-01 23:00:00
2012
3
1
23:00
-4.3
NaN
-7.1
NaN
81
...
NaN
4.8
NaN
101.04
NaN
NaN
NaN
-11
NaN
Snow
2012-03-02 00:00:00
2012
3
2
00:00
-4.8
NaN
-7.3
NaN
83
...
NaN
3.2
NaN
101.04
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-02 01:00:00
2012
3
2
01:00
-5.3
NaN
-7.9
NaN
82
...
NaN
4.8
NaN
101.09
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-02 02:00:00
2012
3
2
02:00
-5.2
NaN
-7.8
NaN
82
...
NaN
6.4
NaN
101.11
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-02 03:00:00
2012
3
2
03:00
-5.5
NaN
-7.9
NaN
83
...
NaN
4.8
NaN
101.15
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
2012-03-02 04:00:00
2012
3
2
04:00
-5.6
NaN
-8.2
NaN
82
...
NaN
6.4
NaN
101.15
NaN
NaN
NaN
-13
NaN
Snow
2012-03-02 05:00:00
2012
3
2
05:00
-5.5
NaN
-8.3
NaN
81
...
NaN
12.9
NaN
101.15
NaN
NaN
NaN
-12
NaN
Snow
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
2012-03-30 18:00:00
2012
3
30
18:00
3.9
NaN
-7.9
NaN
42
...
NaN
24.1
NaN
101.26
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-30 19:00:00
2012
3
30
19:00
3.1
NaN
-6.7
NaN
49
...
NaN
25.0
NaN
101.29
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-30 20:00:00
2012
3
30
20:00
3.0
NaN
-8.4
NaN
43
...
NaN
25.0
NaN
101.30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-30 21:00:00
2012
3
30
21:00
1.7
NaN
-9.0
NaN
45
...
NaN
25.0
NaN
101.32
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Cloudy
2012-03-30 22:00:00
2012
3
30
22:00
0.4
NaN
-8.1
NaN
53
...
NaN
25.0
NaN
101.30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-30 23:00:00
2012
3
30
23:00
1.4
NaN
-7.7
NaN
51
...
NaN
25.0
NaN
101.34
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 00:00:00
2012
3
31
00:00
1.5
NaN
-8.6
NaN
47
...
NaN
25.0
NaN
101.33
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-31 01:00:00
2012
3
31
01:00
1.3
NaN
-9.6
NaN
44
...
NaN
25.0
NaN
101.31
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-31 02:00:00
2012
3
31
02:00
1.3
NaN
-9.7
NaN
44
...
NaN
25.0
NaN
101.29
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Cloudy
2012-03-31 03:00:00
2012
3
31
03:00
0.7
NaN
-8.8
NaN
49
...
NaN
25.0
NaN
101.30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Cloudy
2012-03-31 04:00:00
2012
3
31
04:00
-0.9
NaN
-8.5
NaN
56
...
NaN
25.0
NaN
101.32
NaN
NaN
NaN
-5
NaN
Cloudy
2012-03-31 05:00:00
2012
3
31
05:00
-0.6
NaN
-9.2
NaN
52
...
NaN
25.0
NaN
101.30
NaN
NaN
NaN
-5
NaN
Cloudy
2012-03-31 06:00:00
2012
3
31
06:00
-0.5
NaN
-9.2
NaN
52
...
NaN
48.3
NaN
101.32
NaN
NaN
NaN
-5
NaN
Cloudy
2012-03-31 07:00:00
2012
3
31
07:00
-0.3
NaN
-9.2
NaN
51
...
NaN
48.3
NaN
101.32
NaN
NaN
NaN
-5
NaN
Cloudy
2012-03-31 08:00:00
2012
3
31
08:00
0.7
NaN
-8.5
NaN
50
...
NaN
48.3
NaN
101.33
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Cloudy
2012-03-31 09:00:00
2012
3
31
09:00
1.5
NaN
-7.8
NaN
50
...
NaN
48.3
NaN
101.34
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mostly Cloudy
2012-03-31 10:00:00
2012
3
31
10:00
2.9
NaN
-8.1
NaN
44
...
NaN
48.3
NaN
101.30
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 11:00:00
2012
3
31
11:00
4.6
NaN
-9.7
NaN
35
...
NaN
48.3
NaN
101.24
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 12:00:00
2012
3
31
12:00
6.4
NaN
-7.1
NaN
37
...
NaN
48.3
NaN
101.16
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 13:00:00
2012
3
31
13:00
6.5
NaN
-9.7
NaN
30
...
NaN
48.3
NaN
101.08
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 14:00:00
2012
3
31
14:00
7.7
NaN
-8.5
NaN
31
...
NaN
48.3
NaN
101.01
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 15:00:00
2012
3
31
15:00
7.7
NaN
-8.6
NaN
30
...
NaN
48.3
NaN
100.94
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 16:00:00
2012
3
31
16:00
8.4
NaN
-7.7
NaN
31
...
NaN
48.3
NaN
100.89
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 17:00:00
2012
3
31
17:00
7.9
NaN
-8.1
NaN
31
...
NaN
48.3
NaN
100.88
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 18:00:00
2012
3
31
18:00
7.0
NaN
-8.2
NaN
33
...
NaN
48.3
NaN
100.87
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Mainly Clear
2012-03-31 19:00:00
2012
3
31
19:00
5.9
NaN
-8.0
NaN
36
...
NaN
25.0
NaN
100.88
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 20:00:00
2012
3
31
20:00
4.4
NaN
-7.2
NaN
43
...
NaN
25.0
NaN
100.85
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 21:00:00
2012
3
31
21:00
2.6
NaN
-6.3
NaN
52
...
NaN
25.0
NaN
100.86
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 22:00:00
2012
3
31
22:00
2.7
NaN
-6.7
NaN
50
...
NaN
25.0
NaN
100.82
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
2012-03-31 23:00:00
2012
3
31
23:00
1.5
NaN
-6.9
NaN
54
...
NaN
25.0
NaN
100.79
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
Clear
744 rows × 24 columns
In [73]:
weather_mar2012[u"Temp (°C)"].plot(figsize=(15,5))
Out[73]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x106105ad0>
In [74]:
weather_mar2012.columns
Out[74]:
Index([u'Year', u'Month', u'Day', u'Time', u'Data Quality', u'Temp (°C)',
u'Temp Flag', u'Dew Point Temp (°C)', u'Dew Point Temp Flag',
u'Rel Hum (%)', u'Rel Hum Flag', u'Wind Dir (10s deg)',
u'Wind Dir Flag', u'Wind Spd (km/h)', u'Wind Spd Flag',
u'Visibility (km)', u'Visibility Flag', u'Stn Press (kPa)',
u'Stn Press Flag', u'Hmdx', u'Hmdx Flag', u'Wind Chill',
u'Wind Chill Flag', u'Weather'],
dtype='object')
In [75]:
weather_mar2012.columns = [
u'Year', u'Month', u'Day', u'Time', u'Data Quality', u'Temp (C)',
u'Temp Flag', u'Dew Point Temp (C)', u'Dew Point Temp Flag',
u'Rel Hum (%)', u'Rel Hum Flag', u'Wind Dir (10s deg)', u'Wind Dir Flag',
u'Wind Spd (km/h)', u'Wind Spd Flag', u'Visibility (km)', u'Visibility Flag',
u'Stn Press (kPa)', u'Stn Press Flag', u'Hmdx', u'Hmdx Flag', u'Wind Chill',
u'Wind Chill Flag', u'Weather']
In [76]:
weather_mar2012 = weather_mar2012.dropna(axis=1,how='any')
weather_mar2012.columns
Out[76]:
Index([u'Year', u'Month', u'Day', u'Time', u'Data Quality', u'Temp (C)',
u'Dew Point Temp (C)', u'Rel Hum (%)', u'Wind Spd (km/h)',
u'Visibility (km)', u'Stn Press (kPa)', u'Weather'],
dtype='object')
In [77]:
weather_mar2012 = weather_mar2012.drop(['Year', 'Month', 'Day', 'Data Quality'], axis=1)
weather_mar2012[:5]
Out[77]:
Time
Temp (C)
Dew Point Temp (C)
Rel Hum (%)
Wind Spd (km/h)
Visibility (km)
Stn Press (kPa)
Weather
Date/Time
2012-03-01 00:00:00
00:00
-5.5
-9.7
72
24
4.0
100.97
Snow
2012-03-01 01:00:00
01:00
-5.7
-8.7
79
26
2.4
100.87
Snow
2012-03-01 02:00:00
02:00
-5.4
-8.3
80
28
4.8
100.80
Snow
2012-03-01 03:00:00
03:00
-4.7
-7.7
79
28
4.0
100.69
Snow
2012-03-01 04:00:00
04:00
-5.4
-7.8
83
35
1.6
100.62
Snow
In [80]:
temperatures = weather_mar2012[[u'Temp (C)']].copy()
temperatures.loc[:,"Hour"] = weather_mar2012.index.hour
temperatures.groupby("Hour").aggregate(np.median).plot()
Out[80]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10c859410>
In [83]:
def download_weather_month(year,month):
if month == 1:
year +=1
url = url_template.format(year=year,month=month)
weather_data = pd.read_csv(url, skiprows=15,index_col='Date/Time',parse_dates=True, encoding='latin1')
weather_data = weather_data.dropna(axis=1, how='any')
weather_data.columns = [col.replace('\xb0', '') for col in weather_data.columns]
weather_data = weather_data.drop(['Year', 'Month', 'Day', 'Data Quality'], axis=1)
return weather_data
In [84]:
download_weather_month(2012,1)[:5]
Out[84]:
Time
Temp (°C)
Dew Point Temp (°C)
Rel Hum (%)
Wind Spd (km/h)
Visibility (km)
Stn Press (kPa)
Weather
Date/Time
2013-01-01 00:00:00
00:00
-1.0
-1.7
95
35
6.4
99.89
Snow
2013-01-01 01:00:00
01:00
-2.0
-5.1
79
35
16.1
99.93
Mainly Clear
2013-01-01 02:00:00
02:00
-2.7
-6.0
78
28
19.3
100.08
Snow
2013-01-01 03:00:00
03:00
-5.6
-11.7
62
30
25.0
100.21
Clear
2013-01-01 04:00:00
04:00
-7.7
-12.6
68
35
19.3
100.32
Mainly Clear
In [86]:
data_by_month = [download_weather_month(2012,i) for i in range(1,13)]
In [87]:
weather_2012 = pd.concat(data_by_month)
weather_2012
Out[87]:
Time
Temp (°C)
Dew Point Temp (°C)
Rel Hum (%)
Wind Spd (km/h)
Visibility (km)
Stn Press (kPa)
Weather
Date/Time
2013-01-01 00:00:00
00:00
-1.0
-1.7
95
35
6.4
99.89
Snow
2013-01-01 01:00:00
01:00
-2.0
-5.1
79
35
16.1
99.93
Mainly Clear
2013-01-01 02:00:00
02:00
-2.7
-6.0
78
28
19.3
100.08
Snow
2013-01-01 03:00:00
03:00
-5.6
-11.7
62
30
25.0
100.21
Clear
2013-01-01 04:00:00
04:00
-7.7
-12.6
68
35
19.3
100.32
Mainly Clear
2013-01-01 05:00:00
05:00
-9.7
-14.8
66
33
25.0
100.47
Clear
2013-01-01 06:00:00
06:00
-11.1
-17.0
62
30
25.0
100.65
Clear
2013-01-01 07:00:00
07:00
-12.2
-17.2
66
20
25.0
100.78
Clear
2013-01-01 08:00:00
08:00
-13.0
-17.7
68
13
24.1
100.87
Clear
2013-01-01 09:00:00
09:00
-13.0
-17.3
70
20
24.1
100.86
Clear
2013-01-01 10:00:00
10:00
-12.6
-17.8
65
19
24.1
100.90
Clear
2013-01-01 11:00:00
11:00
-12.2
-17.6
64
22
24.1
100.88
Mainly Clear
2013-01-01 12:00:00
12:00
-11.8
-17.2
64
26
24.1
100.87
Mainly Clear
2013-01-01 13:00:00
13:00
-11.3
-17.4
61
26
24.1
100.83
Mainly Clear
2013-01-01 14:00:00
14:00
-11.3
-17.4
61
28
24.1
100.82
Mainly Clear
2013-01-01 15:00:00
15:00
-11.4
-17.6
60
30
24.1
100.85
Mainly Clear
2013-01-01 16:00:00
16:00
-12.0
-18.0
61
22
24.1
100.81
Mainly Clear
2013-01-01 17:00:00
17:00
-13.0
-18.4
64
19
25.0
100.90
Clear
2013-01-01 18:00:00
18:00
-13.4
-18.4
66
24
25.0
100.96
Clear
2013-01-01 19:00:00
19:00
-14.1
-18.7
68
20
25.0
101.02
Clear
2013-01-01 20:00:00
20:00
-14.3
-19.0
67
15
25.0
101.04
Clear
2013-01-01 21:00:00
21:00
-14.8
-19.5
67
15
25.0
100.98
Mainly Clear
2013-01-01 22:00:00
22:00
-16.3
-20.2
72
7
25.0
100.98
Mostly Cloudy
2013-01-01 23:00:00
23:00
-15.4
-19.8
69
11
25.0
100.99
Cloudy
2013-01-02 00:00:00
00:00
-14.0
-18.4
69
11
19.3
100.96
Snow
2013-01-02 01:00:00
01:00
-14.1
-18.3
70
11
25.0
100.91
Mostly Cloudy
2013-01-02 02:00:00
02:00
-14.3
-18.3
72
13
25.0
100.94
Snow Showers
2013-01-02 03:00:00
03:00
-14.7
-18.0
76
9
19.3
100.91
Snow
2013-01-02 04:00:00
04:00
-14.2
-17.1
79
6
9.7
100.83
Snow
2013-01-02 05:00:00
05:00
-14.3
-17.0
80
0
6.4
100.81
Snow
...
...
...
...
...
...
...
...
...
2012-12-30 18:00:00
18:00
-12.6
-16.0
76
24
25.0
101.36
Mainly Clear
2012-12-30 19:00:00
19:00
-13.4
-16.5
77
26
25.0
101.47
Mainly Clear
2012-12-30 20:00:00
20:00
-13.8
-16.5
80
24
25.0
101.52
Clear
2012-12-30 21:00:00
21:00
-13.8
-16.5
80
20
25.0
101.50
Mainly Clear
2012-12-30 22:00:00
22:00
-13.7
-16.3
81
19
25.0
101.54
Mainly Clear
2012-12-30 23:00:00
23:00
-12.1
-15.1
78
28
25.0
101.52
Mostly Cloudy
2012-12-31 00:00:00
00:00
-11.1
-14.4
77
26
25.0
101.51
Cloudy
2012-12-31 01:00:00
01:00
-10.7
-14.0
77
15
25.0
101.50
Cloudy
2012-12-31 02:00:00
02:00
-10.1
-13.4
77
9
25.0
101.45
Cloudy
2012-12-31 03:00:00
03:00
-11.8
-14.4
81
6
25.0
101.42
Mostly Cloudy
2012-12-31 04:00:00
04:00
-10.5
-12.8
83
11
25.0
101.34
Cloudy
2012-12-31 05:00:00
05:00
-10.2
-12.4
84
6
25.0
101.28
Cloudy
2012-12-31 06:00:00
06:00
-9.7
-11.7
85
4
25.0
101.23
Cloudy
2012-12-31 07:00:00
07:00
-9.3
-11.3
85
0
19.3
101.19
Snow Showers
2012-12-31 08:00:00
08:00
-8.6
-10.3
87
4
3.2
101.14
Snow Showers
2012-12-31 09:00:00
09:00
-8.1
-9.6
89
4
2.4
101.09
Snow
2012-12-31 10:00:00
10:00
-7.4
-8.9
89
4
6.4
101.05
Snow,Fog
2012-12-31 11:00:00
11:00
-6.7
-7.9
91
9
9.7
100.93
Snow
2012-12-31 12:00:00
12:00
-5.8
-7.5
88
4
12.9
100.78
Snow
2012-12-31 13:00:00
13:00
-4.6
-6.6
86
4
12.9
100.63
Snow
2012-12-31 14:00:00
14:00
-3.4
-5.7
84
6
11.3
100.57
Snow
2012-12-31 15:00:00
15:00
-2.3
-4.6
84
9
9.7
100.47
Snow
2012-12-31 16:00:00
16:00
-1.4
-4.0
82
13
12.9
100.40
Snow
2012-12-31 17:00:00
17:00
-1.1
-3.3
85
19
9.7
100.30
Snow
2012-12-31 18:00:00
18:00
-1.3
-3.1
88
17
9.7
100.19
Snow
2012-12-31 19:00:00
19:00
0.1
-2.7
81
30
9.7
100.13
Snow
2012-12-31 20:00:00
20:00
0.2
-2.4
83
24
9.7
100.03
Snow
2012-12-31 21:00:00
21:00
-0.5
-1.5
93
28
4.8
99.95
Snow
2012-12-31 22:00:00
22:00
-0.2
-1.8
89
28
9.7
99.91
Snow
2012-12-31 23:00:00
23:00
0.0
-2.1
86
30
11.3
99.89
Snow
8784 rows × 8 columns
In [90]:
weather_2012.to_csv('canadian_weather2012.csv')
---------------------------------------------------------------------------
UnicodeEncodeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-90-a13c1a112b22> in <module>()
----> 1 weather_2012.to_csv('canadian_weather2012.csv')
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in to_csv(self, path_or_buf, sep, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, mode, encoding, quoting, quotechar, line_terminator, chunksize, tupleize_cols, date_format, doublequote, escapechar, decimal, **kwds)
1287 escapechar=escapechar,
1288 decimal=decimal)
-> 1289 formatter.save()
1290
1291 if path_or_buf is None:
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/format.pyc in save(self)
1492
1493 else:
-> 1494 self._save()
1495
1496 finally:
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/format.pyc in _save(self)
1578 def _save(self):
1579
-> 1580 self._save_header()
1581
1582 nrows = len(self.data_index)
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/format.pyc in _save_header(self)
1574
1575 # write out the index label line
-> 1576 writer.writerow(encoded_labels)
1577
1578 def _save(self):
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 6-7: ordinal not in range(128)
In [92]:
weather_2012 = pd.read_csv('weather_2012.csv', parse_dates=True, index_col='Date/Time')
weather_2012[:5]
---------------------------------------------------------------------------
IOError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-92-bd61595a5155> in <module>()
----> 1 weather_2012 = pd.read_csv('weather_2012.csv', parse_dates=True, index_col='Date/Time')
2 weather_2012[:5]
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.pyc in parser_f(filepath_or_buffer, sep, dialect, compression, doublequote, escapechar, quotechar, quoting, skipinitialspace, lineterminator, header, index_col, names, prefix, skiprows, skipfooter, skip_footer, na_values, true_values, false_values, delimiter, converters, dtype, usecols, engine, delim_whitespace, as_recarray, na_filter, compact_ints, use_unsigned, low_memory, buffer_lines, warn_bad_lines, error_bad_lines, keep_default_na, thousands, comment, decimal, parse_dates, keep_date_col, dayfirst, date_parser, memory_map, float_precision, nrows, iterator, chunksize, verbose, encoding, squeeze, mangle_dupe_cols, tupleize_cols, infer_datetime_format, skip_blank_lines)
489 skip_blank_lines=skip_blank_lines)
490
--> 491 return _read(filepath_or_buffer, kwds)
492
493 parser_f.__name__ = name
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.pyc in _read(filepath_or_buffer, kwds)
266
267 # Create the parser.
--> 268 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds)
269
270 if (nrows is not None) and (chunksize is not None):
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.pyc in __init__(self, f, engine, **kwds)
581 self.options['has_index_names'] = kwds['has_index_names']
582
--> 583 self._make_engine(self.engine)
584
585 def _get_options_with_defaults(self, engine):
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.pyc in _make_engine(self, engine)
722 def _make_engine(self, engine='c'):
723 if engine == 'c':
--> 724 self._engine = CParserWrapper(self.f, **self.options)
725 else:
726 if engine == 'python':
/Users/Mike/anaconda/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.pyc in __init__(self, src, **kwds)
1091 kwds['allow_leading_cols'] = self.index_col is not False
1092
-> 1093 self._reader = _parser.TextReader(src, **kwds)
1094
1095 # XXX
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader.__cinit__ (pandas/parser.c:3229)()
pandas/parser.pyx in pandas.parser.TextReader._setup_parser_source (pandas/parser.c:6042)()
IOError: File weather_2012.csv does not exist
In [ ]:
weather_2012['Temp (C)'].resample
Content source: facemelters/data-science
Similar notebooks: