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Weather.R
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Weather.R
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#install.packages("rvest")
library(rvest)
htmlWeather <- "https://weather.com/es-CL/tiempo/mensual/l/cb0b09b804fbcfb93b3485607c771c23607ce00484606431defb3c0cd10efb79"
paginaWeather <- read_html(htmlWeather)
#teniendo la informacion realizamos la extraccion
nodesDelHTMLWeatherDia <- html_nodes(paginaWeather,".date")
#solo trabajamos con el texto
dia <- html_text(nodesDelHTMLWeatherDia)
#--------------------------------------------------------------------
#teniendo la informacion realizamos la extraccion
nodesDelHTMLWeatherTemperaturaAlta <- html_nodes(paginaWeather,".temps")
#trabajamos con la temperatura
temperatura <- html_text(nodesDelHTMLWeatherTemperaturaAlta)
#eliminamos los "°" de lo numeros
temperaturaLimpia <- gsub("°",";",temperatura)
#creamos la tabla
tablaDatos <- data.frame(dias = dia, temperaturas = temperaturaLimpia)
#####################################################################################
#--------------------------ERROR------------------------------------------------
#################################################################################
#intentamos separar la temperatura en dos columnas una mayor temp y una menor temp.
#library(stringr)
#str_split_fixed(tablaDatos$temperaturas,";")
##################################################################################
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#guardo los datos
write.table(tablaDatos, file="tablajulio29.a.csv", sep = ";")
#################################################################################
# a la tabla que importamos le pegamos el mes
tablajulio16$dias <- paste(tablajulio16$dias,"julio")
#separamos
variable <- strsplit(tablajulio16$temperaturas,split = "\;")
#cremos lista vacia
lista <- list()
#optenemos el promedio
for(datos in tablajulio16$temperaturas){
datos01 <- (unlist(strsplit(datos,";")))
datos02 <- as.numeric(datos01)
lista <- unlist(c(lista,mean(datos02)))
}
#juntamos la tabla con la lista de promedios
tablaLimpia16 <- data.frame(tablajulio16,lista)
#guardamos
#guardo los datos
write.table(tablaLimpia16, file="tablaLimpia16.csv", sep = ";")
##############################################################################
############################### graficos#####################################
#############################################################################
library('ggplot2')
#
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#
#as.Date(tablaTotal1.2$X14.de.julio, "%d%b%Y")
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###########################14 de julio#####################################
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#realizamos el grafico de dispercion
plot(tablaTotal1.2$fecha, tablaTotal1.2$X14.de.julio,
main = '14 de julio', xlab = 'Fecha', ylab = 'temp promedio' )
#estadistica descriptiva de los datos a estudiar
summary(tablaTotal1.2$X14.de.julio[-13:-14])
desviacionEstandar14 <- sd(tablaTotal1.2$X14.de.julio[-13:-14])
##############################################################################
###########################15 de julio ################################
############################################################################
#realizamos el grafico de dispercion
plot(tablaTotal1.2$fecha, tablaTotal1.2$X15.de.julio,
main = '15 de julio', xlab = 'Fecha', ylab = 'temp promedio' )
#estadistica descriptiva de los datos a estudiar
summary(tablaTotal1.2$X15.de.julio[-13:-14])
desviacionEstandar15 <- sd(tablaTotal1.2$X15.de.julio[-13:-14])
############################################################################
######################## 16 de julio #######################################
############################################################################
#realizamos el grafico de dispercion
plot(tablaTotal1.2$fecha, tablaTotal1.2$X16.de.julio,
main = '16 de julio', xlab = 'Fecha', ylab = 'temp promedio' )
#estadistica descriptiva de los datos a estudiar
summary(tablaTotal1.2$X16.de.julio[-14])
datos <- tablaTotal1.2$X16.de.julio[-14]
datos <- datos[-1]
desviacionEstandar16 <- sd(datos)
summary(datos)