「Plotly Expressのサンバーストチャートを使用して地質データを探索する」
Exploring geological data using Plotly Express's Sunburst chart
Pythonを使った地質の階層データを理解するための簡単で迅速な方法
![著者によるインタラクティブなPlotly Express Sunburstチャートで表された地質の階層。](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:640/format:webp/1*mcxAuYDLcFXwcHEZ4YjFXA.png)
データの可視化は地質学とデータサイエンスの領域で重要な役割を果たします。これにより、地下構造や階層的な関係を理解するための深い洞察を得ることができます。地下構造は、地質時代の最も広範な範囲(時代、期、世代など)から砂岩、石灰岩、シェールなどの岩石の異なりまで、さまざまなカテゴリに分けられることがよくあります。
地質の階層データを扱う際には、さまざまな方法でデータを可視化することができます。これには、従来の地質時代のチャートやテーブルからインタラクティブなサンバーストチャートまでが含まれます。
サンバーストチャートは、地質の階層データなどの階層的なデータをユニークな方法で表示するために使用することができます。これは、マルチレベルの同心円ドーナツチャートを使用し、使用するツールによっては完全にインタラクティブになり、最高から最低のレベルまでドリルダウンするのに役立ちます。
これらのチャートを実演するために、Plotly Expressという高レベルのデータ可視化Pythonライブラリを使用して、ノルウェー大陸棚の井戸からデータを取得し、地質の階層と各層の岩石組成を可視化します。また、チャートを作成する前に、井戸からデータを準備する方法も見ていきます。
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ライブラリのインポートとデータの読み込み
始めるには、2つのライブラリが必要です。データの読み込みと操作のためにpandas、可視化のためにplotly_expressです。
import pandas as pdimport plotly_express as px
次に、CSVファイルからデータを読み込みます。使用されたデータの詳細は、記事の末尾に記載されています。
代わりにLASファイルを持っている場合は、LASIOライブラリを使用して簡単にLASファイルを読み込み、その後データをpandasのデータフレームに変換することができます。
df = pd.read_csv('Data/Xeek_Well_15-9-15.csv')
データのクリーニングと準備
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