25  Mi primera gráfica temporal

Bienvenidos a una nueva sesión donde exploraremos una herramienta fundamental de visualización de datos en Python: plt.subplots(). Aprenderemos cómo esta función nos ofrece un control absoluto sobre la creación de figuras de series temporales, permitiéndonos organizar múltiples gráficos de manera eficiente.

Exploraremos como usar ax.scatter, ax.plot para finalizar haciendo una gráfica de datos de una serie temporal con tres componentes de radiación solar.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

f = "../data/Cuernavaca_Enero_comas.csv"
cuerna = pd.read_csv(f,index_col=0,parse_dates=True)
cuerna.head()

	To	RH	P	Ws	Wd	Ig	Ib	Id
tiempo
2012-01-01 00:00:00	19.3	58	87415	0.0	26	0	0	0
2012-01-01 01:00:00	18.6	59	87602	0.0	26	0	0	0
2012-01-01 02:00:00	17.9	61	87788	0.0	30	0	0	0
2012-01-01 03:00:00	17.3	66	87554	0.0	30	0	0	0
2012-01-01 04:00:00	16.6	71	87321	0.0	27	0	0	0

fig, ax = plt.subplots() #crea la figura

ax.plot(cuerna.To,cuerna.RH)

fig, ax = plt.subplots() #crea la figura

ax.plot("To","RH",data=cuerna)

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(cuerna.To,cuerna.RH)

f = '../data/Cuernavaca_1dia_comas.csv'
cuerna1dia = pd.read_csv(f,index_col=0,parse_dates=True)
cuerna1dia.head()

	To	Ws	Wd	P	Ig	Ib	Id
tiempo
2012-01-01 00:00:00	19.3	0.0	26	87415	0	0	0
2012-01-01 01:00:00	18.6	0.0	26	87602	0	0	0
2012-01-01 02:00:00	17.9	0.0	30	87788	0	0	0
2012-01-01 03:00:00	17.3	0.0	30	87554	0	0	0
2012-01-01 04:00:00	16.6	0.0	27	87321	0	0	0

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,4))

ax.plot(cuerna1dia.Ig)
ax.plot(cuerna1dia.Id)
ax.plot(cuerna1dia.Ib)