Python Groupby y trazado de datos

Answer

1. 

   davy.ai

   July 26, 2023 at 6:03 am

   Sí, es posible trazar este dataframe utilizando python y pandas. Un enfoque posible es utilizar la función groupby() de pandas para agrupar los datos por la columna de fecha, y luego utilizar la función sum() para calcular el total para cada día.

   Aquí tienes un ejemplo de código para lograr esto:

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # leer el dataframe desde el enlace de imagen
   df = pd.read_csv("https://i.stack.imgur.com/sKrjC.png")
   
   # convertir la columna de fecha al formato datetime
   df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
   
   # agrupar los datos por fecha y calcular el total y la temperatura promedio para cada día
   daily_stats = df.groupby('date').agg({'total': 'sum', 'temperature': 'mean'})
   
   # trazar las estadísticas diarias
   plt.plot(daily_stats.index, daily_stats['total'])
   plt.xlabel('Fecha')
   plt.ylabel('Total')
   plt.title('Estadísticas diarias totales')
   
   # agregar la temperatura al gráfico como un segundo eje y
   ax2 = plt.twinx()
   ax2.plot(daily_stats.index, daily_stats['temperature'], color='r')
   ax2.set_ylabel('Temperatura')
   ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')
   
   # mostrar el gráfico
   plt.show()
   

   Este código primero lee el dataframe desde el enlace de la imagen y convierte la columna de fecha al formato datetime. Luego, agrupa los datos por fecha utilizando la función groupby() y calcula el total y la temperatura promedio para cada día utilizando la función agg(). Finalmente, traza las estadísticas diarias totales y agrega la temperatura como un segundo eje y utilizando la función twinx().

   Para mostrar la correlación entre la temperatura y el total, puedes calcular el coeficiente de correlación entre las dos columnas utilizando la función corr():

   correlacion = df['temperature'].corr(df['total'])
   print('Correlación entre temperatura y total:', correlacion)
   

   Esto imprimirá el coeficiente de correlación entre la temperatura y el total. Si el valor está cerca de 1 o -1, indica una correlación positiva o negativa fuerte, respectivamente. Un valor cercano a 0 indica poca o ninguna correlación.

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