<jupyter_start><jupyter_text>Libreta para analizar la energ'ia solar m'axima en un d'ia y graficarla * identifique el d'ia con mayor energ'ia solar Ig, graficarlo, guardarlo y regrese   el d'ia* Grafica temperatura y humedad relatica de un d'ia espec'ifico y guardarla con el nombre del d'ia<jupyter_code>file = '../../data/temixco.csv'
df = pd.read_csv(file,index_col=0,parse_dates=True)
df.index
df['E'] = df.Ig.resample('D').sum()*(1/6)
diaEmax= df.E.idxmax()
print('El dia con mayor energia solar es:',diaEmax )
diaEmax
diaEmax.strftime('%Y-%m-%d')
diaEmax.strftime('%Y-%m-%d').replace('-','')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,3))
fecha = diaEmax.strftime('%Y-%m-%d')
ax.plot(df.Ig.loc[fecha])

ax.set_xlabel('Tiempo [mm-dd HH]')
ax.set_ylabel('Ig [$W/m^2$]')
nombre = diaEmax.strftime('%Y-%m-%d').replace('-','') + '_Ig.pdf'
archivo = '../../img/' + nombre
# archivo
plt.tight_layout()
plt.savefig(archivo)
# ax.legend()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Vamos a armar la primera funcion<jupyter_code>def find_Emax(df):
    ''' Funcion que encuentra el dia con mayor energia solar, lo grafica
    input: Dataframe que contenga Ig
    output: Timestamp '''
    df['E'] = df.Ig.resample('D').sum()*(1/6)
    diaEmax= df.E.idxmax()
    print('El dia con mayor energia solar es:',diaEmax )
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,3))
    fecha = diaEmax.strftime('%Y-%m-%d')
    ax.plot(df.Ig.loc[fecha])

    ax.set_xlabel('Tiempo [mm-dd HH]')
    ax.set_ylabel('Ig [$W/m^2$]')
    nombre = diaEmax.strftime('%Y-%m-%d').replace('-','') + '_Ig.pdf'
    archivo = '../../img/' + nombre
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(archivo)
    print('')
    return diaEmax
dia = find_Emax(df)
dia<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Segunda funci'on<jupyter_code>dia = '2018-10-03'
ruta = '../../img/'
To = df.To
HR = df.RH
fig, ax = plt.subplots(2,figsize=(10,4),sharex=True)

ax[0].scatter(To.loc[dia].index,To.loc[dia],color='g')
ax[1].scatter(HR.loc[dia].index,HR.loc[dia],color='r')

ax[0].set_ylabel('T [$^oC$]')
ax[1].set_ylabel('HR [\%]')

ax[1].set_ylim(0,100)

ax[0].grid()
ax[1].grid()

ax[1].set_xlabel('Tiempo [mm-dd hh]')

nombre = dia.replace('-','') + '_ToHR.png'
archivo = ruta + nombre
plt.savefig(archivo)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Creaci'on de funci'on<jupyter_code>dia = '2018-10-03'
ruta = '../../img/'
To = df.To
HR = df.RH

def graph_ToHR(To,HR,ruta,dia):
    ''' Grafica Temperatura y Humedad Relativa de un dia especifico 
    con formato YYMMDD_ToHR.png

    Parametros
    ----------
    To   : Serie temporal que contiene la temperatura exterior
    HR   : Serie temporal que contiene la humedad relativa
    ruta : ruta al directorio a guardar la imagen
    dia  : str de fecha con formato YYYY-MM-DD
    '''
    fig, ax = plt.subplots(2,figsize=(10,4),sharex=True)

    ax[0].scatter(To.loc[dia].index,To.loc[dia],color='g')
    ax[1].scatter(HR.loc[dia].index,HR.loc[dia],color='r')

    ax[0].set_ylabel('T [$^oC$]')
    ax[1].set_ylabel('HR [\%]')

    ax[1].set_ylim(0,100)

    ax[0].grid()
    ax[1].grid()

    ax[1].set_xlabel('Tiempo [mm-dd hh]')

    nombre = dia.replace('-','') + '_ToHR.png'
    archivo = ruta + nombre
    plt.savefig(archivo)
    

graph_ToHR(To,HR,'../../img','2018-03-10')<jupyter_output><empty_output>
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