WeatherStation 0.1.0
This package aims to carry out a preprocessing of conventional weather stations
Requires Python: >=3.7

# WeatherStation 0.1.0
<p align="center">
   <img src="http://img.shields.io/static/v1?label=STATUS&message=EM%20DESENVOLVIMENTO&color=RED&style=for-the-badge" #vitrinedev/>
</p>
<p align="center">
    Pre-processing data from conventional weather stations
</p>
                             
<hr>

## Tópicos 

- [Descrição do projeto](#descrição-do-projeto)

- [Funcionalidades](#funcionalidades)

- [Aplicação](#aplicação)

- [Ferramentas utilizadas](#ferramentas-utilizadas)

- [Acesso ao projeto](#acesso-ao-projeto)

- [Instalar e rodar o pacote](#instalar-e-rodar-o-pacote)

- [Desenvolvedor](#desenvolvedor)

## Descrição do projeto 
<p align="justify">
Projeto em desenvolvimento é uma biblioteca/pacote em Python com finalidade de realizar o pré-processamento de dados de estação meteorológica convencionais. O Stationdata é um pacote em Python que tem o objetivo principal de auxiliar desenvolvedores ou profissionais que buscam tratar e limpar os dados de estação meteorológica e aplicar para modelo de Machine Learning voltados exclusivamente para irrigação de precisão.
<p align="justify">   
O pacote está disponível no [Pypisistema](https://pypi.org/project/WeatherStation/) permitirá o pré-processamento diário, contínuo e remoto das coletas realizadas por estações meteorológica convencionais,possibilitando que profissionais e desenvolvedores apliquem em seus trabalhos de maneira rápida e aplicada.

## Aplicação 
 
![Descrição do projeto WeatherStation](https://user-images.githubusercontent.com/91737931/205759438-31590caa-2b14-4d01-9322-8964f96ea821.png)
</p>
<p align="justify">
Entenda os conceitos e técnicas de pré-processamento de dados usadas para transformação dos dados brutos em um formato aplicável. Acesse o link e saiba mais https://brain-mentors.com/concepts-of-data-pre-processing.
<p align="justify">
☑️Observação: Este trabalho esta sendo finalizado e facilitará o processo de tratamento dos dados de estações meteorológica convencionais e também poderá ser aplicada ou convertida para estações meteorológicas automáticas.

## Funcionalidades

:heavy_check_mark: `Funcionalidade 1:` Realizar a limpeza dos dados.

:heavy_check_mark: `Funcionalidade 2:` Realizar a transformação dos dados.

:heavy_check_mark: `Funcionalidade 3:` Aplicar a redução dos dados.

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## Ferramentas utilizadas

<a href="https://www.python.org/" target="_blank"> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/91737931/205761808-6584fc52-0494-41dd-ae16-8e303a314a6a.png" alt="Python" width="40" height="40"/> </a> 
<a href="https://www.jetbrains.com/pt-br/" target="_blank"> <img src="https://user-images.githubusercontent.com/91737931/205761156-27834c97-a75d-4c7a-89fe-7549f0fcc219.png" alt="Pycharm" width="40" height="40"/> </a> 
<a href="https://firebase.google.com/?hl=pt" target="_blank"> <img src="https://www.gstatic.com/mobilesdk/160503_mobilesdk/logo/2x/firebase_96dp.png" alt="firebase" width="40" height="40"/> </a>

###

## Acesso ao projeto

Você pode [acessar o código fonte do projeto](https://github.com/rps-ifpr/station_data) ou acessar o projeto no PyPi no link https://pypi.org/project/stationdata/

## Instalar e rodar o pacote

Para instalar o pacote você deve usar `Pycharm ou Jupyter Notebook`. Para isso, você deve ter instalado o Python última versão em sua máquina:

### User installation
   
The easiest way to install `WeatherStation` is with `pip`
   
`pip install WeatherStation` 
   
#### Se você está tendo dificuldade em instalar as versões corretas do pacote, pode configurar um ambiente virtual como este:
  
   1- pip install virtualenv
   
   2- virtualenv env
   
   3- source env/bin/activate
   
   4- curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
   
   5- pip install WeatherStation
   
   6- pip install ipykernel
   
   7- ipython kernel install --user --name=env
   
   8- jupyter notebook
   
   9- When finished, deactivate your virtualenv with deactivate 
   
### Uso

Para obter um tutorial completo de como o pacote é usado em notebooks Jupyter, consulte nossa demonstração de notebook Jupyter https://colab.research.google.com/github/IRkernel/IRkernel/blob/master/example-notebooks/Demo.ipynb
 
Para obter mais informações sobre a base de dados utilizada nos testes e poder baixar o dataset consulte o link: https://www.kaggle.com/datasets/rogerioifpr/brazil-weather-conventional-stations-19612019
   
### Ajuda e Suporte
   
Para obter ajuda com o uso ou instalação do pacote, entre em contato com Rogerio Pereira do Santos <rogerio.dosantos@ifpr.edu.br>
   
## Desenvolvedor
[<img src="https://user-images.githubusercontent.com/91737931/205754797-e4247c7e-ba75-43a4-bde0-94b13fb8392e.jpg" width=115><br><sub>Rogério Santos</sub>](https://github.com/rps-ifpr)