Análisis de Datos Geofísicos con NumPy y Pandas

Análisis de Datos Geofísicos con NumPy y Pandas

Introducción:

En esta segunda entrada, exploraremos cómo utilizar Python, con las bibliotecas NumPy y Pandas, para el análisis de datos geofísicos en el contexto de la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías. Estas herramientas nos permitirán manipular y analizar eficientemente conjuntos de datos geofísicos ficticios.

Análisis de Datos Geofísicos con NumPy y Pandas:

1. Generación de Datos Ficticios:

• Comencemos generando un conjunto de datos ficticios que representen mediciones geofísicas. Utilizaremos NumPy para esto:

            import numpy as np
            # Generar datos ficticios de mediciones geofísicas
            profundidad = np.arange(0, 1000, 10)
            resistividad = np.random.uniform(0.1, 100, size=(100,))

• 
  
• 2. Creación de un DataFrame con Pandas:

• Ahora, crearemos un DataFrame de Pandas para organizar nuestros datos de manera estructurada:

            import pandas as pd
            # Crear un DataFrame de Pandas
            datos_geofisicos = pd.DataFrame({'Profundidad': profundidad, 'Resistividad': resistividad})
            # Mostrar los primeros registros
            print(datos_geofisicos.head())

3. Visualización con Matplotlib y Seaborn:

• Visualizar datos es esencial. Utilizaremos Matplotlib y Seaborn para crear gráficos que nos ayuden a comprender las tendencias en nuestras mediciones geofísicas:

            import matplotlib.pyplot as plt
            import seaborn as sns
            # Configurar el estilo de Seaborn
            sns.set(style="whitegrid")
            # Crear un gráfico de dispersión
            plt.figure(figsize=(10, 6))
            sns.scatterplot(x='Profundidad', y='Resistividad', data=datos_geofisicos, color='blue')
            plt.title('Datos Geofísicos: Profundidad vs. Resistividad')
            plt.xlabel('Profundidad')
            plt.ylabel('Resistividad')
            plt.show()

Conclusión:

Hemos explorado la generación de datos ficticios, la creación de un DataFrame con Pandas y la visualización de datos geofísicos. En futuras entradas, profundizaremos en técnicas avanzadas de análisis y visualización específicas para la Ingeniería de Hidrocarburos y Energías. ¡Sigue explorando las posibilidades que Python ofrece en este emocionante campo!