heatmap

Visualización de las series temporales de material particulado PM10 y PM2.5 en un mapa de calor de los valores promedio de de la serie agrupados por día y hora. Con gradiente de color de acuerdo a las recomendaciones del Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible del Gobierno de Colombia.

Parameters

data : pd.Series (python) / data.frame (R) Contiene los datos a visualizar. En Python, debe ser una pd.Series con el índice de tipo datetime. En R, En R, debe ser un data.frame, donde la primera columna corresponde a la estampa temporal, ts y la segunda a la variable de interés.
variable : str Especifica la variable de interés para la visualización, influenciando los rangos de colores normalizados y las unidades del eje Y. Opciones actuales incluyen 'PM10' y 'PM2.5'

Example

Mapa de calor para el PM10

Python

from MakeSens import MakeSens
data = MakeSens.download_data('device123','2023-10-08 05:00:00','2023-11-08 00:00:00',
                             '1H', data_type = 'PROCESSED')
MakeSens.heatmap(data.pm10,'PM10')

R

id_device <- 'mE1_00004'
start_date <- '2023-10-08 05:00:00'
end_date <- '2023-11-08 00:00:00'
sample_rate <- '1H'
logs <- FALSE
data_type <- 'PROCESSED'
data <- download_data(id_device,start_date,end_date,sample_rate,logs,data_type)

heatmap(data[c('ts','pm10')],'PM10')