La evaluación de procesos de precipitación, escorrentía, enrutamiento, así como la infiltración requieren de datos de precipitación, caudal, temperatura y radiación a escala diaria. Los datos requeridos por los modelos hidrológicos también necesitan estar en el mismo periodo de tiempo para poder realizar sus simulaciones. 

Debido a la extensa cantidad de datos que maneja el modelos de cuencas para periodos de retorno de 20 años, 50 años o 100 años con alrededor de tres estaciones de precipitacion y una de aforo se tienen que utilizar herramientas como Python para el procesamiento y redes neurales para la completación de datos faltantes. El tutorial de este artículo muestra el tratamiento de cuatro estaciones de precipitación, para la completación de 35 años de precipitacion faltante de una estación y la selección de un periodo de 55 años completo de series hidrológicas.

Cuando trabajamos con datos de precipitación, algunas veces no se tienen datos, otras veces tenemos pocos datos... y otras veces los datos están en un formato que es imposible trabajarlos. Eso nos ocurrió cuando trabajamos datos de precipitación históricos descargados de un servidor. En este artículo se define una manera de " transformar " los datos de estructuras inútiles a datos tabulados y luego se hace un análisis con Python Pandas y Matplotlib.