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Mediciones históricas de presión atm. estándar OACI de la red DMC

Dirección Meteorológica de Chile

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Esta medición de presión es la presión atmosférica corregida al nivel medio del mar mediante atmósfera estándar OACI. Se utiliza en el campo de la meteorología para comparar las presiones de aire de diferentes lugares a diferentes alturas. La red de la Dirección Meteorológica de Chile (DMC) provee la información de 285 estaciones que han registrado, en algún momento, la presión desde 1956, con datos espaciados cada una hora. Los datos se actualizan directamente desde los servicios de la DMC y pueden ser visualizados en el visor de Series de Datos de la Plataforma de Datos de Itrend. Además se provee de una base de datos histórica en formato .npz* y .mat** que se actualiza cada 30 días para aquellas estaciones que aún están vigentes. *Para cargar los datos correctamente en Python se recomienda usar el siguiente código: ```python import numpy as np with np.load(filename, allow_pickle = True) as f: data = {} for key, value in f.items(): data[key] = value.item() ``` **Los datos de fechas están en formato ```datenum```, y para cargarlos correctamente en formato ```datetime```, se recomienda usar el siguiente comando en Matlab: ```python datetime(TS.x , 'ConvertFrom' , 'datenum') ```

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Código NacionalNombre EstaciónComunaRegiónLatitudLongitudOrganismoDatos DesdeDatos Hasta
170001Visviri TenenciaGeneral LagosArica y Parinacota-17.594999-69.477499Dirección Meteorológica de Chile20132020
180005Chacalluta, Arica Ap.AricaArica y Parinacota-18.355555-70.340277Dirección Meteorológica de Chile19692023
180013El Buitre Arica Ad.AricaArica y Parinacota-18.508611-70.287221Dirección Meteorológica de Chile19731973
180017PutrePutreArica y Parinacota-18.2-69.5625Dirección Meteorológica de Chile20172023
180018Defensa Civil, AricaAricaArica y Parinacota-18.49111-70.301388Dirección Meteorológica de Chile20172023
···························
530005Fuentes Martínez, Porvenir Ad.PorvenirMagallanes y de la Antártica Chilena-53.253611-70.32611Dirección Meteorológica de Chile19852023
530008Escuela Alberto HurtadoPunta ArenasMagallanes y de la Antártica Chilena-53.166943-70.945277Dirección Meteorológica de Chile20152023
540008Pampa Guanaco, Tierra del FuegoTimaukelMagallanes y de la Antártica Chilena-54.050833-68.803888Dirección Meteorológica de Chile20182023
550001Guardiamarina Zañartu, Pto Williams Ad.Cabo de Hornos (Ex-Navarino)Magallanes y de la Antártica Chilena-54.931666-67.615555Dirección Meteorológica de Chile19852023
950001C.M.A. Eduardo Frei Montalva, AntárticaAntárticaMagallanes y de la Antártica Chilena-62.191944-58.979721Dirección Meteorológica de Chile19702023

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datasetViewer.programaticAccess2 Código Nacional

datasetViewer.programaticAccess3 datasetViewer.programaticAccess4 datasetViewer.programaticAccess5 datasetViewer.here

```python import pytrend import pandas as pd session = pytrend.itrend_developer_tools() session.set_credentials( access_key_id = '', # Ingresa tu access_key_id secret_access_key = '' # Ingresa tu secret_access_key ) # Conjunto de datos dataset_id = 'itrend-ds:4c78ddf94714c8cb' collection_id = 'Código Nacional' # Obtener formatos disponibles dataset_formats = session.get_dataset_formats(dataset_id) fmt = dataset_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: dataset_formats = [xlsx, csv] # Descargar archivo response = session.download_file(dataset_id, fmt) # Descargar un elemento filename = response.get('filename') delimiter = response.get('delimiter') df = pd.read_csv(filename, delimiter) element_formats = session.get_element_formats(dataset_id) efmt = element_formats[0] # Escoger el formato que más le acomode: element_formats = [npz, mat] for r, row in df.iterrows(): element_id = row[collection_id] element_response = session.download_file(dataset_id, efmt, element_id) break ```

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