Agregación de datos en Python con Pandas Analizando datos de litología geológica

Data aggregation in Python with Pandas Analyzing geological lithology data.

Explorando las variaciones litológicas dentro del Grupo Zechstein del Estante Continental Noruego

El uso de técnicas de agregación de datos nos puede ayudar a transformar un conjunto de datos numérico abrumador y casi incomprensible en algo que es fácilmente comprensible y mucho más amigable para el lector. El proceso de agregación de datos implica resumir múltiples puntos de datos en métricas únicas que pueden utilizarse para proporcionar una visión general de alto nivel de los datos.

Una forma en que podemos aplicar este proceso en petrofísica y geociencias es resumir la composición litológica de formaciones geológicas que han sido interpretadas a partir de mediciones de registros de pozos.

En este breve tutorial, veremos cómo podemos tomar un gran conjunto de datos que consiste en más de 90 pozos del Estante Continental Noruego y extraer la composición litológica del Grupo Zechstein.

Importando Librerías y Cargando Datos

Para comenzar, primero debemos importar la biblioteca pandas, que se utilizará para cargar nuestro archivo de datos desde CSV y llevar a cabo las agregaciones.

import pandas as pd

Una vez que se ha importado la biblioteca pandas, podemos leer el archivo CSV usando pd.read_csv().

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Los datos que vamos a utilizar provienen de la competencia combinada de Aprendizaje Automático XEEK y Force 2020, que tenía como objetivo predecir la litología a partir de mediciones de registros de pozos. El conjunto de datos que estamos utilizando representa todos los datos de entrenamiento disponibles. Se pueden encontrar más detalles de este conjunto de datos al final del artículo.

Dado que este archivo CSV contiene datos separados por punto y coma en lugar de por coma, debemos pasar un punto y coma al parámetro sep.

df = pd.read_csv('data/train.csv', sep=';')

A continuación, podemos ejecutar este código para iniciar el proceso de carga. Como tenemos un conjunto de datos grande (más de 11 millones de filas), esto puede llevar varios segundos. Pero una vez que haya terminado de cargar, podemos ver nuestro dataframe llamando al objeto df. Esto devolverá nuestro dataframe y mostrará las primeras y las últimas cinco filas.