Proyecto del Primer Cuatrimestre Fundamentos de Programación (Curso 22/23)

Autor/a: José Manuel Amador Gallardo    UVUS:XXXNNNN

El dataset es una información sobre la empresa de alquiler de bicicletas, Capital Bikeshare en Washington D.C. durante los años 2011/2012. Consta de 16 columnas de las cuales una es de tipo fecha y el resto varía entre int, float y bool.

Estructura de las carpetas del proyecto

• /src: Contiene los diferentes módulos de Python que conforman el proyecto.
  • bike_renting_info.py: Contiene las funciones principales del proyecto, como leer el fichero data.csv o varios filtros.
  • bike_renting_info_test.py: Contiene las funciones que testean las funciones definidas en bike_renting_info.py.
• /src/modules: Contiene los diferentes módulos de Python que conforman el proyecto.
  • parsers.py: Contiene funciones auxiliares para hacer parse de algunos datos.
• /data: Contiene el dataset del proyecto.
  • data.csv: Datos recopilados sobre la empresa de alquiler de bicicletas, Capital Bikeshare en Washington D.C. durante los años 2011/2012.

Estructura del dataset

En el dataset se encuentran los siguientes datos:

• instant: de tipo int, representa el índice del registro
• dteday: de tipo datetime, representa la fecha
• season: de tipo int, representa la estación
• yr: de tipo bool, representa el año
• mnth: de tipo int, representa el mes
• holiday: de tipo bool, representa si es vacaciones o no
• weekday: de tipo int, representa el día de la semana
• workingday: de tipo bool, representa si el día es laborable o no
• weathersit: de tipo int, representa el clima
• temp: de tipo float, representa la temperatura en Celsius
• atemp: de tipo float, representa la sensación térmica en Celsius
• hum: de tipo float, representa los valores de humedad
• windspeed: de tipo float, representa la velocidad del viento
• casual: de tipo int, representa los usuarios casuales (no registrados)
• registered: de tipo int, representa los usuarios registrados
• cnt: de tipo int, representa las bicicletas totales alquiladas entre casuales y registrados

Tipos implementados

Se ha implementado una namedtuple llamada tupla_datos la cual almacena los datos del fichero .csv

Funciones implementadas

bike_renting_info.py

BLOQUE I

• lee_fichero: Lee un fichero csv y añade sus líneas a una lista de namedtuples del tipo definido: Registro.
• filtra_por_estacion: Filtra los datos respecto a una estación y devuelve una lista con las namedtuples de tipo Registro de dicha estación.
• total_usuarios_registrados_por_estacion: Calcula el total de usuarios registrados en una estación concreta.

BLOQUE II

• maximo_usuarios_registrados_por_estacion_y_año: Devuelve el número de usuarios registrados durante una estación de un año específico.
• ordena_usuarios_registrados_por_estacion_y_año: Devuelve una lista de namedtuples tipo Registro ordenadas de mayor a menor según el valor numérico de los usuarios registrados para una estación y año concretos.
• vacaciones_por_mes_y_año: Devuelve un diccionario con los días que son festivos de cada mes. En el diccionario las claves son los meses y los valores son listas con los días (dd/MM/YYYY).

BLOQUE III

• total_laborables_por_mes_y_año: Devuelve un diccionario en el cuál las claves son los meses y los valores el total de días laborables (int).
• moda_temperatura: Devuelve el valor de temperatura más repetido durante los dos años.
• humedad_maxima_por_mes_y_año: Devuelve un diccionario con el máximo porcentual de humedad filtrado por mes y año. En el diccionario las claves son los meses y el valor el máximo de temperatura (float).
• incremento_usuarios_registrados: Devuelve una lista con los incrementos porcentuales del 2012 respecto al 2011. Cada valor corresponde a un mes [ 0->Enero,1->Febrero,...,12->Diciembre ]

BLOQUE IV

• dibuja_grafica_incremento_usuarios_registrados: Grafica una gráfica respecto a los incrementos porcentuales mencionados.

bike_renting_info_test.py

BLOQUE I

• lee_fichero_test: Testea la función lee_fichero printeando los registros leídos y dos intervalos de datos.
• filtra_por_estacion_test: Testea la función filtra_por_estacion printeando los registros leídos y dos intervalos de datos.
• total_usuarios_registrados_por_estacion_test: Testea la función total_usuarios_registrados_por_estacion printeando la cantidad total de usuarios registrados en una estación.

BLOQUE II

• maximo_usuarios_registrados_por_estacion_y_año_test: Testea la función maximo_usuarios_registrados_por_estacion_y_año printeando el máximo de usuarios registrados según los parámetros dados (estación y año).
• ordena_usuarios_registrados_por_estacion_y_año_test: Testea la función ordena_usuarios_registrados_por_estacion_y_año printeando la lista de namedtuples tipo Registro ordenadas según usuarios registrados.
• vacaciones_por_mes_y_año_test: Testea la función vacaciones_por_mes_y_año y devuelve los datos de los días que son festivos, en su formato de fecha completa, metidos en una lista. Dicha lista es el valor de las claves del diccionario, que son los meses.

BLOQUE III

• total_laborables_por_mes_y_año_test: Testea la función total_laborables_por_mes_y_año printeando el diccionario completo.
• moda_temperatura_test: Testea la función moda_temperatura printeando la moda de temperatura.
• humedad_maxima_por_mes_y_año_test: Testea la función humedad_maxima_por_mes_y_año printeando el diccionario completo.
• incremento_usuarios_registrados_test: Testea la función incremento_usuarios_registrados los incrementos porcentuales por mes.

BLOQUE IV

• dibuja_grafica_incremento_usuarios_registrados_test: Testea la función dibuja_grafica_incremento_usuarios_registrados graficando una gráfica respecto a los incrementos porcentuales mencionados.

parsers.py

• year_parser: Convierte el bool de yr en un int año.
• season_parser: Convierte el int de season en un string con el nombre de la estación.
• weekday_parser: Convierte el int de weekday en un string con el nombre del día de la semana.
• month_parser: Convierte el int de mnth en un string con el nombre del mes.
• temp_parser: Multiplica la temperatura por su máximo.
• atemp_parser: Multiplica la sensación térmica por su máximo.
• hum_parser: Multiplica la humedad por su máximo.
• wind_parser: Multiplica la velocidad del viento por su máximo.
• num_to_word: Parsea los años 2011 y 2012 a DosMilOnce y DosMilDoce para usos posteriores en una namedtuple.
• date_parser: Convierte el string de dteday en datetime.
• int_to_bool: Convierte los int 1 y 0 a los bool True y False.
• bcolors (class): Un class para aplicar colores a la consola y mejorar la legibilidad.