ACF y PACF temperatura Medellín

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# Cargar el archivo xlsx:
serie_temperatura = pd.read_excel('Temperatura Medellín.xlsx')

# Corregir nombres de columnas si tienen espacios
serie_temperatura.columns = serie_temperatura.columns.str.strip()

# Convertir 'Fecha' a datetime y usar como índice
serie_temperatura['Fecha'] = pd.to_datetime(serie_temperatura['Fecha'])
serie_temperatura.set_index('Fecha', inplace=True)

# Ordenar por fecha por si acaso
serie_temperatura = serie_temperatura.sort_index()

# Establecer frecuencia explícita para evitar el warning de statsmodels
serie_temperatura.index.freq = serie_temperatura.index.inferred_freq

plt.figure(figsize=(18, 5))
plt.plot(serie_temperatura, color='navy')
plt.title("Serie de tiempo: Temperatura de Medellín")
plt.xlabel("Fecha")
plt.ylabel("$")
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()

serie_temperatura.head()

	Temperatura
Fecha
1981-01-01	22.25
1981-02-01	22.15
1981-03-01	22.99
1981-04-01	22.99
1981-05-01	22.36

ACF:

plot_acf(serie_temperatura, lags=24)
plt.show()

PACF:

plot_pacf(serie_temperatura, lags=24)
plt.show()