gonzalezgouveia

library(tidyverse)
path <- "path/to/data/winemag-data-130k-v2.csv"
winedata <- read_csv(file = path, col_names = TRUE)

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# tomar de datos originales dias 29-oct, 30-oct, y 31-oct
df_29_31 = df_mon_to_fri.loc['2018-10-29':'2018-10-31']
df_29_31.plot()

# agregar bandas de confianza
pred_1_2_conf = results.get_forecast(steps=24*2).conf_int()
pred_1_2_conf.index = pd.date_range(start='11/1/2018', end='11/3/2018', freq='H')[:-1]
x = pd.date_range(start='11/1/2018', end='11/3/2018', freq='H')[:-1]
y1 = pred_1_2_conf['lower Bici']
y2 = pred_1_2_conf['upper Bici']

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from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # modelo SARIMA
from itertools import product # facilita ejecicion del ciclo for

# definiendo niveles del modelo
niveles = ['p', 'd', 'q', 'sp', 'sd', 'sq', 'AIC', 'BIC','log-like']
resultados_modelos = pd.DataFrame(columns=niveles)
grados = [0,1,2]

# recorriendo todos los modelos posibles
for p, d, q, sp, sd, sq in product(grados, repeat=6):

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from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# definir conjunto de datos
x = df_mon_to_fri

# instanciar modelo
sarima_model = SARIMAX(x, order=(2,0,1), seasonal_order=(2, 1, 0, 24))

# ajustar modelo
results = sarima_model.fit()

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# resample y agregacion por dia de mes
viajes_resample_day = viajes.Bici.resample('H').count()

# asignar día de la semana
df_resample = pd.concat([viajes_resample_day], axis=1)
df_resample['dayofweek'] = df_resample.index.dayofweek # 0 es lunes

# lunes a viernes
df_mon_to_fri = df_resample[df_resample.dayofweek.isin([0,1,2,3,4])].Bici

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# concatenar Hora_Retiro y Fecha_Retiro
viajes['fecha_hora_retiro'] = viajes.Fecha_Retiro + ' ' + viajes.Hora_Retiro

# cambiar de str a datetime
viajes['fecha_hora'] = viajes.fecha_hora_retiro \
                             .map(lambda x : datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y %H:%M:%S'))

# reindexar el dataframe
viajes.index = viajes.fecha_hora

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import pandas as pd
viajes = pd.read_csv('2018-10.csv')

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import pandas as pd
print('hello world')

if True:
    print('True!')