{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Métodos de los cuadrantes para estructuras coherentes\n",
"\n",
"## Integrante\n",
"\n",
"Lucia Curto\n",
"\n",
"## Descripción\n",
"\n",
"Script para desdoblar los archivos.dat del anemometro sonico. \n",
"Queremos separar los datos, que son cada 1 hr, en datos cada media hr. \n",
"Los archivos original de 1 hr con 20 datos por seg. (20*3600 datos)\n",
"\n",
"[Este](https://github.com/pewen/wpc/tree/master/Trabajos_finales/Curto/Tabla2_0520.dat) es un ejemplo de un archivo original"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"import pandas as pd #traigo la libreria panda para estadistica\n",
"\n",
"h11 = pd.read_csv('Tabla2_0520.dat', sep=',', header=None, nrows=35866,skiprows=4)\n",
"#abre tabla\n",
"#separaciones=',', sin header,toma la primer mitad de las filas,salta las primeras 4\n",
"h11.columns= ['time','record','u','v','w','Tsonica','coderr','voltaje'] #pongo header\n",
"#print(h11) #muestra en pantalla la tabla\n",
"h11.to_csv('dia1hora11.csv') #guardo el archivo de salida como .csv\n",
"\n",
"h12 = pd.read_csv('Tabla2_0520.dat', sep=',', header=None, nrows=35866,skiprows=35866)\n",
"#abre tabla, salta la primer mitad de las filas\n",
"h12.columns= ['time','record','u','v','w','Tsonica','coderr','voltaje'] #pongo header\n",
"h12.to_csv('dia1hora12.csv')\n",
"\n",
"d1h10=pd.read_csv('dia1hora11.csv',header=0) #lee el archivo guardado\n",
"umedio=d1h10['u'].mean(axis=0) #calculo la media de u\n",
"vmedio=d1h10['v'].mean(axis=0) #calculo la media de v\n",
"wmedio=d1h10['w'].mean(axis=0) #calculo la media de w\n",
"vientomedio=((umedio)**2+(vmedio)**2)**(1/2) #calculo el viento medio\n",
"\n",
"print('umedio=',umedio,'vmedio=',vmedio,'wmedio=',wmedio,'vientomedio=',vientomedio)\n",
"#muestra la media de u, v y w\n",
"valoresmedios='{name}medio'\n",
"valoresmedios.format(name='u')\n",
"valoresmedios.format(name='v')\n",
"valoresmedios.format(name='w')\n",
"valoresmedios.format(name='viento')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"collapsed": false
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/html": [
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"\n",
""
],
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"#Este css es trabajo de @LorenaABarba y su grupo\n",
"from IPython.core.display import HTML\n",
"css_file = '../../css/personal.css'\n",
"HTML(open(css_file, \"r\").read())"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.5.2"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
}