Ejercicio Precipitacion

Para el ejercicio vamos a ocupar la base de datos de precipitacion de la RNEAA la cual incluye los siguientes campos:

index : variable entera, indice del valor
name : variable texto, nombre de la estacion
number : variable entera: numero de la estacion
lat : variable flotante : latitud
long : variable flotante : longitud
year : variable entera : anio
month : variable entera : mes
day : variable entera : dia
rain : variable flotante : precipitacion

Esta base de datos se encuentra en la carpeta data con el nombre de data_course_prec.csv

Nota: Si ejecutas alguna celda de codigo el resultado puede desaparecer

Importar numpy y pandas como np y pd



In [2]:

Leer el archivo csv en un dataframe de nombre data



In [3]:

Checar los 5 primeros registros



In [4]:









    Out[4]:







  
    
      
      Unnamed: 0
      name
      number
      lat
      long
      year
      month
      day
      rain
    
  
  
    
      0
      0
      La Mirinda
      2
      22.248528
      -102.251778
      2013
      2
      1
      0.0
    
    
      1
      1
      La Mirinda
      2
      22.248528
      -102.251778
      2013
      2
      2
      0.0
    
    
      2
      2
      La Mirinda
      2
      22.248528
      -102.251778
      2013
      2
      3
      0.0
    
    
      3
      3
      La Mirinda
      2
      22.248528
      -102.251778
      2013
      2
      4
      0.0
    
    
      4
      4
      La Mirinda
      2
      22.248528
      -102.251778
      2013
      2
      5
      0.0

Checar las columnas del dataframe



In [5]:









    Out[5]:





Index(['Unnamed: 0', 'name', 'number', 'lat', 'long', 'year', 'month', 'day',
       'rain'],
      dtype='object')

Preguntas basicas

Numero total de estaciones en la base de datos?



In [6]:









    Out[6]:





798

Cuales son los 5 anios con mas datos disponibles



In [7]:









    Out[7]:





2012    197413
2013    196643
2011    194513
2010    180598
2014    177824
Name: year, dtype: int64

Precipitacion acumulada en la base de datos?



In [8]:









    Out[8]:





3404766.230001974

Precipitacion acumulada por anios?



In [9]:









    Out[9]:





year
1998       505.60
1999       384.40
2000       348.00
2001       306.00
2002     10636.40
2003     17764.60
2004     12696.00
2005     26111.00
2006    163170.80
2007    239853.70
2008    321554.50
2009    343231.00
2010    385126.50
2011    319845.50
2012    262108.59
2013    349818.50
2014    365120.60
2015    296162.72
2016    210905.67
2017     79116.15
Name: rain, dtype: float64

Numero de dias con lluvia en la base de datos?



In [10]:









    Out[10]:





378237

Numero de dias sin lluvia en la base de datos?



In [11]:









    Out[11]:





1290918

Numero de dias con valores nulos en la base de datos? # NaN



In [12]:









    Out[12]:





330845

Numero de registros en la base de datos?



In [13]:









    Out[13]:





2000000

Bonus

Los 5 registros con la acumulacion mas alta (anio-mes)



In [ ]:



In [ ]:



In [ ]:



In [ ]:

rain year month 2009 9 77153.4 2011 7 77229.4 2010 9 80205.4 2013 9 80912.0 2010 7 98629.7

	Unnamed: 0	name	number	lat	long	year	month	day
0	0	La Mirinda	2	22.248528	-102.251778	2013	2	1
1	1	La Mirinda	2	22.248528	-102.251778	2013	2	2
2	2	La Mirinda	2	22.248528	-102.251778	2013	2	3
3	3	La Mirinda	2	22.248528	-102.251778	2013	2	4
4	4	La Mirinda	2	22.248528	-102.251778	2013	2	5