def busca_errores_data(self,verbose=True):
self.append_delta_index(TS_DATA)
data = self.data
idx_desconex = data.delta_T > 1
fechas_desconex = [ed.to_datetime() for ed in data.index[idx_desconex].tolist()]
errores = pd.DataFrame(data={'anyo': [f.year for f in fechas_desconex],
'mes': [f.month for f in fechas_desconex],
'dia': [f.day for f in fechas_desconex],
'hora': [f.hour for f in fechas_desconex],
'dia_semana': [f.weekday() for f in fechas_desconex],
'ordinal': [f.toordinal() for f in fechas_desconex],
'str_dia': [f.strftime(DATE_FMT) for f in fechas_desconex],
'delta_T': data.delta_T[idx_desconex]},
index= data.index[idx_desconex],
columns=['anyo','mes','dia','hora','dia_semana','ordinal','str_dia','delta_T'])
try:
errores_anyo = errores[dt.date.today().strftime('%Y')]
except:
errores_anyo = []
if verbose:
fig, hejes = rdp.get_lienzo()
errores[errores.anyo != 2009].hist(ax=hejes)
print 'Hay %lu errores en la base de datos, producidos en %lu días (%lu de este año).\nEl último fue en %s, con un delta_Ts de %lu' \
% (len(errores), len(set(errores.ordinal)), len(errores_anyo), errores.index[-1], errores.delta_T[-1])
dias_errores = sorted(set(errores.str_dia))
if len(errores_anyo) > 0:
print 'Este año hay errores:', errores_anyo
print 'Se han detectado errores en los días:', dias_errores
return errores
print 'Hay %lu errores en la base de datos, producidos en %lu días (%lu de este año).\nEl último fue en %s, con un delta_Ts de %lu' \
% (len(errores), len(set(errores.ordinal)), len(errores_anyo), errores.index[-1], errores.delta_T[-1])
dias_errores = sorted(set(errores.str_dia))
print data.nuc[data.nuc < 3000]
data.nuc.plot()
print data.car[data.car < 10]
print data['2007-11-24 10:00':'2007-11-24 14:00']
# Plot renovables (sin eólica)
rdp.plot_renov(data)
# Plot hid, car, gf (buscando problemas en datos)
fig, hejes = rdp.get_lienzo()
# data.dem.plot(ax=hejes,kind='Area'), plt.show()
data.gf.plot(ax=hejes, label='Fuel', alpha=.7)
data.hid.plot(ax=hejes, label=u'Hidráulica', alpha=.7)
data.car.plot(ax=hejes, label=u'Carbón', alpha=.7)
rdp.plt.show()
# Días raros (errores en los datos de REE)
for d in DIAS_RAROS:
rdp.plot_dia_raro(data, d)
# print df0.ix['2007-10-26 21:00']
# fig, hejes = rdp.get_lienzo()
# data.inter.plot(ax=hejes)
#
% (len(errores), len(set(errores.ordinal)), len(errores_anyo), errores.index[-1], errores.delta_T[-1])
dias_errores = sorted(set(errores.str_dia))
print data.nuc[data.nuc < 3000]
data.nuc.plot()
print data.car[data.car < 10]
print data['2007-11-24 10:00':'2007-11-24 14:00']
# Plot renovables (sin eólica)
rdp.plot_renov(data)
# Plot hid, car, gf (buscando problemas en datos)
fig, hejes = rdp.get_lienzo()
# data.dem.plot(ax=hejes,kind='Area'), plt.show()
data.gf.plot(ax=hejes, label='Fuel', alpha=.7)
data.hid.plot(ax=hejes, label=u'Hidráulica', alpha=.7)
data.car.plot(ax=hejes, label=u'Carbón', alpha=.7)
rdp.plt.show()
# Días raros (errores en los datos de REE)
for d in DIAS_RAROS:
rdp.plot_dia_raro(data, d)
# print df0.ix['2007-10-26 21:00']
# fig, hejes = rdp.get_lienzo()
# data.inter.plot(ax=hejes)
