Obtención de Datos de Clima

# Instalar paquetes y llamar librerías
#install.packages("riem")
#library(riem)
#install.packages("tidyverse")
#library(tidyverse)
#install.packages("lubridate")
#library(lubridate)
#install.packages("ggplot2")
#library(ggplot2)
#install.packages("plotly")
#library(plotly)

# Paso 2. Buscar la red (país) Ejemplo: México. y copiar CODE
#view(riem_networks())

# Paso 3. Buscar la estación (ciudad) Ejemplo: Monterrey. y copiar ID
#view(riem_stations("MX__ASOS"))

# Paso 4. Obtener información
#monterrey <- riem_measures("MMMY")
#str(monterrey)

# Paso 5. Agregar temperatura en grados centígrados
#monterrey$tmpc <- (monterrey$tmpf - 32)/1.8
#str(monterrey)
#summary(monterrey)

# Paso 6. Filtrar información - Ejemplo de Enero a Marzo 2023
#este_año <- subset(monterrey, valid >= as.POSIXct("2023-01-01 0:00") & valid <= as.POSIXct("2023-03-10 07:00"))

# Paso 7. Graficar  temperatura en 2023
#plot(este_año$valid, este_año$tmpc)

# Paso 8. Promediar información por día
#este_año <- este_año %>% 
  #mutate(date=ymd_hms(valid), date= as.Date(date)) %>%
  #group_by(date) %>%
  #summarize_if(is.numeric, ~mean(.,na.rm=TRUE))

# Paso 9. Graficar temperatura en 2023
#plot(este_año$date, este_año$tmpc, type= "l", main = "Temperatura Promedio en Monterrey", xlab= "Fecha", ylab = "Centígrados")