from math import radians

radianes = radians(angulo)


El 11 de octubre de 2013 22:59, Boris Vladimir Comi <
gle...@comunidad.unam.mx> escribió:

>   Yo encontré  un camino para crear promedios díarios de muchas
> variables, por ejemplo de una base de datos que tiene la siguiente
> estructura:
>
> Fecha,Time, DirViento, MagViento, Temperatura, Humedad, PreciAcu.
>
> Cada columna tiene datos díarios registrados cada 15 minutos en un archivo
> que contiene los 30 días del mes. Yo comparto el codigo que con ayuda de
> ustedes he adaptado a mi proyecto. El codigo calcula los promedios . The
> code calcula los promedios díarios de las columnas Temperatura y Humedad
> asi como tambien la suma de la columna PreciAcu.
>
> El codigo es:
>
>
>  import numpy as np
> import pandas as pd
> from numpy import *
> from pandas import *
> from scipy import *
>
> data = pd.read_csv('tancoyol.csv')
> index5=data.set_index(['Fecha','Hora'],inplace=True)
> grouped = index5.groupby(level=0)
> stat_cea=grouped.agg({'Temperatura':np.mean,'Humedad':np.mean,'PreciAcu':
> np.sum})
>
>
>   Ahora yo tengo una preguntas más, como convertir a radianes la columna
> DirViento y como  agregar la nueva columna obtenida a mi archivo de datos?
>
> En concreto, yo necesito obtener tres columnas a partir de la columna
> DirViento y agregarlas a mi archivo de datos.
>
>  Fecha_Time             DirViento   rad   sin_rad     cos_rad
> 1/07/2011 00:00:00      334
> 1/07/2011 00:15:00      200
> 1/07/2011 00:30:00      178
> 1/07/2011 00:45:00      245
> 2/07/2011 00:00:00      100
> 2/07/2011 00:15:00       120
> 2/07/2011 00:30:00        87
> 2/07/2011 00:45:00        10
>
>   Primero, necesito convertir los valores de la columna DirViento a
> radianes(ésta sería la nueva columna llamada rad).
>
> Segundo, obtener el seno de cada uno de los elementos de la columna rad
> (ésta nueva columna sería llamada sin_rad)
>
> Tercero, obtener el coseno de la columna rad(Esta nueva columna sería
> llamada cos_rad)
>
> Tienen alguna idea de como lograr esto?
>
>
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