<jupyter_start><jupyter_text>Estaciones del sistema de Trenes Argentinos<jupyter_code>estaciones = pd.read_csv("https://servicios.transporte.gob.ar/gobierno_abierto/descargar.php?t=estaciones&d=estaciones", encoding="UTF-8", sep=";")
estaciones
#DEJAMOS TODO EN MAYUS - NOMBRES DE COLUMNAS
estaciones.columns = estaciones.columns.str.upper()
#QUITAMOS TILDES Y DEJAMOS TODO EN MAYUS - VALORES
estaciones[["LINEA", "RAMAL", "ESTACION"]]= estaciones[["LINEA", "RAMAL", "ESTACION"]].applymap(lambda x: unidecode(x).upper())
#DAMOS FORMATO A LA FECHA
estaciones["FECHA"] = pd.to_datetime(estaciones["MES"]).dt.strftime("%m-%Y")
estaciones
#RED DE TREN GEOREFERENCIADA
filtro = ["BELGRANO SUR", "MITRE", "ROCA" "SAN MARTIN", "SARMIENTO"] 
estaciones = estaciones[estaciones["LINEA"].isin(filtro)].reset_index(drop=True)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>SELECCIONAMOS LAS ESTACIONES MAS RECIENTES<jupyter_code>#ordenamos por fecha
estaciones = estaciones.sort_values(by="FECHA", ascending=False).reset_index(drop=True)
#eliminamos los duplicados pero dejamos el indice
estaciones_unicas = estaciones[["LINEA", "RAMAL", "ESTACION"]].drop_duplicates()
estaciones_merge = pd.merge(estaciones_unicas, estaciones[["LATITUD", "LONGITUD", "FECHA"]], left_index=True, right_index=True, how="left")
estaciones_merge = estaciones_merge.sort_values(by=["FECHA", "LINEA", "RAMAL", "ESTACION"]).reset_index(drop=True)
estaciones_merge<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>EXPORT<jupyter_code>estaciones_merge.to_csv("./data/05-TRENES-ESTACIONES.csv", index=False)
import geopandas as gpd
geo_estaciones_merge = gpd.GeoDataFrame(estaciones_merge, geometry=gpd.points_from_xy(estaciones_merge["LONGITUD"], estaciones_merge["LATITUD"]), crs={'init' : 'epsg:4326'})
geo_estaciones_merge.to_file("./maps/AR-FERRORARRIL-ESTACIONES.geojson", driver="GeoJSON", encodign="UTF-8")<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.15392725355824988, 'fraction_numerical': 0.004217185028993147, 'mean_word_length': 10.433734939759036, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 13, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '3', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '579278', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 756, 'n_tokens_neox': 730, 'n_words': 105, 'path': '6-SERVICIOS-Estaciones.ipynb', 'repo_name': 'Charles-Darwing-Data-Community/pyDARG-GBA-trenes_argentinos', 'size': '1897'}