Skip to main content

Ejercicio adicional

Por supuesto, aquí tienes otro enunciado para un ejercicio:

Enunciado del Ejercicio​

Objetivo: Utilizar numpy, pandas y matplotlib para analizar y visualizar datos meteorológicos almacenados en un archivo CSV.

Descripción del ejercicio:

  1. Lectura de datos:

    • Carga los datos meteorológicos desde un archivo CSV llamado weather_data.csv. El archivo contiene información sobre la temperatura, la humedad y la velocidad del viento registradas durante un período de tiempo. Las columnas son las siguientes:
      • Date: Fecha y hora de la medición (en formato YYYY-MM-DD HH:MM:SS).
      • Temperature (C): Temperatura registrada en grados Celsius.
      • Humidity (%): Humedad relativa registrada en porcentaje.
      • Wind Speed (km/h): Velocidad del viento registrada en kilómetros por hora.

  2. Análisis de datos:

    • Utiliza pandas para cargar los datos en un DataFrame.
    • Calcula la temperatura media, la humedad media y la velocidad media del viento.
    • Identifica los días más cálidos, los días más húmedos y los días con viento más rápido.

  3. Visualización de datos:

    • Utiliza matplotlib para crear los siguientes gráficos:
      • Un histograma de la distribución de la temperatura.
      • Un gráfico de líneas que muestre la variación de la humedad a lo largo del tiempo.
      • Un gráfico de dispersión que muestre la relación entre la temperatura y la velocidad del viento.

  4. Salida de resultados:

    • Guarda los gráficos generados en archivos PNG.
    • Muestra en la consola el resumen de los análisis realizados.

Requisitos:

  • Archivo CSV weather_data.csv con las columnas mencionadas.
  • Instalación de las bibliotecas numpy, pandas y matplotlib.

Este ejercicio te permitirá practicar la carga de datos desde un archivo CSV, el análisis de datos utilizando pandas, la visualización de datos con matplotlib y la generación de resultados informativos.

Set de datos​

Date,Temperature (C),Humidity (%),Wind Speed (km/h)
2024-01-01 00:00:00,10,70,15
2024-01-01 01:00:00,9,65,14
2024-01-01 02:00:00,8,63,16
2024-01-01 03:00:00,9,60,18
2024-01-01 04:00:00,11,55,20
2024-01-01 05:00:00,12,50,22
2024-01-01 06:00:00,13,45,25
2024-01-01 07:00:00,14,42,28
2024-01-01 08:00:00,15,40,30
2024-01-01 09:00:00,16,38,32
2024-01-01 10:00:00,17,35,33
2024-01-01 11:00:00,18,33,34
2024-01-01 12:00:00,19,30,35
2024-01-01 13:00:00,20,28,36
2024-01-01 14:00:00,21,25,37
2024-01-01 15:00:00,22,22,38
2024-01-01 16:00:00,21,20,36
2024-01-01 17:00:00,20,18,34
2024-01-01 18:00:00,19,15,32
2024-01-01 19:00:00,18,13,30
2024-01-01 20:00:00,17,12,28
2024-01-01 21:00:00,16,10,26
2024-01-01 22:00:00,15,9,24
2024-01-01 23:00:00,14,8,22