#003540 | Explore Tumblr Posts and Blogs

miruchikio-blog · 6 years

Text

Assignment 4

< final statement >

i suppose that craters size is affected by geological character.

the more wider and deeper, that region's geological feature is more soft and easily erodible than other region.

from given dataset, i get mars craters data and make data management

d/D ration - Diameter graph show that middle area of MARS ( -30' ~ 30' of Latitude ) have high d/D ratio. the results suggest that surface of middle area of MARS may have fine-grained materials.

< main code >

import pandas as pdimport numpy as np

import seaborn

import matplotlib.pyplot as plt

## dataset importdata = pd.read_csv('marscrater_pds.csv', low_memory=False)

## unnecessary column delete.. just trying..

data.drop('MORPHOLOGY_EJECTA_1', axis=1, inplace=True)data.drop('MORPHOLOGY_EJECTA_2', axis=1, inplace=True)data.drop('MORPHOLOGY_EJECTA_3', axis=1, inplace=True)data.drop('NUMBER_LAYERS', axis=1, inplace=True)

# New variable making

data['d_D_ratio'] = data['DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG'] / data['DIAM_CIRCLE_IMAGE']

# divide Latitude of mars into 6 group eg. -90~-60, -60~-30, -30~0, 0~30, 30~60, 60~90

def LATI (row):

if (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] >= -90.0) & (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] < -60.0) :

return 1

elif (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] >= -60.0) & (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] < -30.0) :

return 2

elif (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] >= -30.0) & (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] < 0.0) :

return 3

elif (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] >= 0.0) & (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] < 30.0) :

return 4

elif (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] >= 30.0) & (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] < 60.0) :

return 5

elif (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] >= 60.0) & (row['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE'] < 90.0) :

return 6

else:

return 0

# subset data to d_D_ratio over 0.001 and creating 'LATI' variable

sub1 = data[(data['d_D_ratio'] > 0.001)]

sub1['LATI'] = sub1.apply (lambda row : LATI (row), axis=1)

#check data set

print("<<< sub1 data set info check >>>")

sub1.info()

print(sub1)

desc1 = sub1['d_D_ratio'].describe()

print (desc1)

desc2 = sub1['DIAM_CIRCLE_IMAGE'].describe()

print (desc2)

desc3 = sub1['DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG'].describe()

print (desc3)

desc4 = sub1['LATI'].describe()

print (desc4)

print("<<< Diameter according to LATITUDE >>>")

c11 = sub1.groupby('LATI')['DIAM_CIRCLE_IMAGE'].describe()

print(c11)

print("<<< Depth according to LATITUDE >>>")

c12 = sub1.groupby('LATI')['DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG'].describe()

print(c12)

print("<<< d/D ratio according to LATITUDE >>>")

c13 = sub1.groupby('LATI')['d_D_ratio'].describe()

print(c13)

## basic plot Association Between DIAM_CIRCLE_IMAGE and DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG

scat1 = seaborn.regplot(x="DIAM_CIRCLE_IMAGE", y="DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG", data=sub1)

plt.xlabel('DIAM_CIRCLE_IMAGE')

plt.ylabel('DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG')

plt.title('Basic Scatterplot for the Association Between DIAM_CIRCLE_IMAGE and DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG')

## bivariate bar graph plot

seaborn.factorplot(x='LATI', y='DIAM_CIRCLE_IMAGE', data=sub1, kind="bar", ci=None)

plt.xlabel('Latitude group')

plt.ylabel('Diameters')

plt.title('Crater Diameter')

seaborn.factorplot(x='LATI', y='DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG', data=sub1, kind="bar", ci=None)

plt.xlabel('Latitude group')

plt.ylabel('Depth')

plt.title('Crater Depth')

seaborn.factorplot(x='LATI', y='d_D_ratio', data=sub1, kind="bar", ci=None)

plt.xlabel('Latitude group')

plt.ylabel('d_D_ratio')

plt.title('d/D ratio')

< console output >

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

sub1['LATI'] = sub1.apply (lambda row : LATI (row), axis=1)

<<< sub1 data set info check >>>

Int64Index: 76742 entries, 0 to 374206

Data columns (total 8 columns):

CRATER_ID 76742 non-null object

CRATER_NAME 76742 non-null object

LATITUDE_CIRCLE_IMAGE 76742 non-null float64

LONGITUDE_CIRCLE_IMAGE 76742 non-null float64

DIAM_CIRCLE_IMAGE 76742 non-null float64

DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG 76742 non-null float64

d_D_ratio 76742 non-null float64

LATI 76742 non-null int64

dtypes: float64(5), int64(1), object(2)

memory usage: 5.3+ MB

CRATER_ID CRATER_NAME ... d_D_ratio LATI

0 01-000000 ... 0.002680 6

1 01-000001 Korolev ... 0.024019 6

2 01-000002 ... 0.001130 6

3 01-000003 ... 0.001738 6

4 01-000004 ... 0.001496 6

5 01-000005 ... 0.002615 6

6 01-000006 ... 0.001426 6

8 01-000008 ... 0.001884 6

10 01-000010 ... 0.001337 6

11 01-000011 ... 0.002534 6

12 01-000012 Dokka ... 0.034064 6

13 01-000013 ... 0.003214 6

14 01-000014 ... 0.002832 6

15 01-000015 ... 0.021704 6

16 01-000016 ... 0.001858 6

18 01-000018 ... 0.003476 6

20 01-000020 ... 0.040691 6

21 01-000021 ... 0.001829 6

23 01-000023 ... 0.011387 6

24 01-000024 ... 0.001222 6

25 01-000025 ... 0.052645 6

26 01-000026 ... 0.053731 6

27 01-000027 ... 0.052183 6

28 01-000028 Louth ... 0.038864 6

29 01-000029 ... 0.001117 6

30 01-000030 ... 0.003085 6

31 01-000031 ... 0.004045 6

32 01-000032 ... 0.002968 6

33 01-000033 ... 0.003009 6

34 01-000034 ... 0.002124 6

... ... ... ... ...

374163 30-003511 ... 0.023102 1

374168 30-003516 ... 0.006601 1

374169 30-003517 ... 0.016556 1

374170 30-003518 ... 0.009934 1

374173 30-003521 ... 0.039735 1

374175 30-003523 ... 0.016556 1

374176 30-003524 ... 0.019868 1

374178 30-003526 ... 0.023179 1

374179 30-003527 ... 0.016556 1

374183 30-003531 ... 0.016556 1

374184 30-003532 ... 0.006645 1

374185 30-003533 ... 0.023256 1

374186 30-003534 ... 0.039867 1

374187 30-003535 ... 0.026578 1

374188 30-003536 ... 0.009967 1

374190 30-003538 ... 0.046512 1

374191 30-003539 ... 0.026578 1

374192 30-003540 ... 0.013289 1

374193 30-003541 ... 0.013289 1

374194 30-003542 ... 0.013289 1

374196 30-003544 ... 0.009967 1

374197 30-003545 ... 0.013289 1

374199 30-003547 ... 0.029900 1

374200 30-003548 ... 0.009967 1

374201 30-003549 ... 0.006667 1

374202 30-003550 ... 0.013333 1

374203 30-003551 ... 0.020000 1

374204 30-003552 ... 0.053333 1

374205 30-003553 ... 0.013333 1

374206 30-003554 ... 0.013333 1

[76742 rows x 8 columns]

count 76742.000000

mean 0.051168

std 0.039368

min 0.001003

25% 0.018692

50% 0.038339

75% 0.079695

max 0.230769

Name: d_D_ratio, dtype: float64

count 76742.000000

mean 11.022934

std 15.450993

min 1.060000

25% 3.580000

50% 5.870000

75% 12.120000

max 512.750000

Name: DIAM_CIRCLE_IMAGE, dtype: float64

count 76742.000000

mean 0.379789

std 0.360992

min 0.010000

25% 0.120000

50% 0.270000

75% 0.520000

max 4.950000

Name: DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG, dtype: float64

count 76742.000000

mean 3.161163

std 1.163746

min 1.000000

25% 2.000000

50% 3.000000

75% 4.000000

max 6.000000

Name: LATI, dtype: float64

<<< Diameter according to LATITUDE >>>

count mean std min 25% 50% 75% max

LATI

1 5067.0 13.575891 16.627828 3.00 4.280 7.30 15.7800 201.29

2 17870.0 12.929284 17.166422 1.11 4.010 7.05 14.8700 427.15

3 25221.0 10.968872 15.588188 1.16 3.480 5.90 12.3300 512.75

4 18715.0 9.506109 14.491434 1.06 3.140 4.92 9.8000 408.23

5 7950.0 9.692323 12.558601 1.14 3.770 5.62 10.2975 220.30

6 1919.0 7.545571 9.244252 1.08 3.425 4.57 7.5850 120.58

<<< Depth according to LATITUDE >>>

count mean std min 25% 50% 75% max

LATI

1 5067.0 0.298145 0.361430 0.01 0.08 0.16 0.36 2.57

2 17870.0 0.346001 0.360894 0.01 0.11 0.22 0.44 3.64

3 25221.0 0.453349 0.364987 0.01 0.19 0.37 0.61 4.95

4 18715.0 0.406766 0.353687 0.01 0.14 0.31 0.57 3.03

5 7950.0 0.270597 0.312241 0.01 0.07 0.15 0.35 3.14

6 1919.0 0.132460 0.249356 0.01 0.02 0.05 0.12 2.36

<<< d/D ratio according to LATITUDE >>>

count mean std ... 50% 75% max

LATI ...

1 5067.0 0.023837 0.015140 ... 0.020942 0.031774 0.125940

2 17870.0 0.036521 0.027535 ... 0.028986 0.049502 0.176849

3 25221.0 0.065411 0.041892 ... 0.065287 0.100806 0.207944

4 18715.0 0.063493 0.040681 ... 0.059524 0.092308 0.230769

5 7950.0 0.035955 0.032962 ... 0.024933 0.048222 0.188811

6 1919.0 0.015370 0.015885 ... 0.009772 0.018972 0.152381

< variables ( Diameter and Depth ) relationship >

< 2nd Variable - crater according to MARS Latitude >

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askkopcommunity-blog · 8 years

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