Utilizzare i grafici a raggi di sole di Plotly Express per esplorare i dati geologici
Usare grafici a raggi di sole di Plotly Express per esplorare dati geologici
Un Modo Facile e Veloce per Capire i Tuoi Dati Gerarchici Geologici con Python
La visualizzazione dei dati svolge un ruolo vitale nei domini della geoscienza e della scienza dei dati. Può consentirci di ottenere una comprensione più approfondita del sottosuolo, comprendendo le strutture geologiche e le relazioni gerarchiche. Il sottosuolo è spesso suddiviso in diverse categorie che vanno dalla scala temporale geologica più estesa, come le Ere, i Periodi e gli Eparchi, fino alle differenze litologiche, come arenaria, calcare e argilla.
Quando si lavora con dati gerarchici geologici, i dati possono essere visualizzati in diversi modi. Questo include grafici e tabelle convenzionali sulla scala temporale geologica a grafici a ciambella interattivi.
I grafici a ciambella possono essere utilizzati per presentare i dati in modo unico e sono un ottimo modo per visualizzare dati gerarchici come quelli geologici. Fanno ciò utilizzando grafici a ciambella concentrici a più livelli, che, a seconda dello strumento utilizzato, possono essere completamente interattivi e aiutare a scendere dal livello più alto a quello più basso.
Per dimostrare questi grafici, utilizzeremo Plotly Express, una libreria di visualizzazione dei dati Python ad alto livello, per prendere alcuni dati da un pozzo sulla piattaforma continentale norvegese e visualizzare la gerarchia geologica, insieme alla composizione litologica di ogni formazione. Vedremo anche come preparare i dati di un pozzo prima di creare il grafico.
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Importazione di Librerie e Caricamento dei Dati
Per iniziare, avremo bisogno di due librerie: pandas per il caricamento e la manipolazione dei nostri dati e plotly_express per la creazione della nostra visualizzazione.
import pandas as pdimport plotly_express as pxSuccessivamente, caricheremo i nostri dati da un file CSV. I dettagli dei dati utilizzati possono essere trovati in fondo all’articolo.
Se invece si dispone di un file LAS, è possibile caricare rapidamente il file LAS utilizzando la libreria LASIO e quindi convertire i dati in un dataframe pandas.
df = pd.read_csv('Data/Xeek_Well_15-9-15.csv')
