In this exercise I will write a python program that will allow me to manipulate the data that I want to analyze from a csv file (the craters of Mars).

Dans cette exercice je vais écrire un programme python qui va me permettre de manipuler les données que je souhaite analyser à partir d’un fichier csv (les cratères de Mars).

Mon code :

import pandas
import numpy

data = pandas.read_csv('marscrater_pds.csv', low_memory=False)
 print (len(data))
 print (len(data.columns))

print ("counts for CRATER_NAME // Liste du nom des cratères")
 c1 = data["CRATER_NAME"].value_counts(sort=False)
 print (c1)

print ("counts for LATITUDE_CIRCLE_IMAGE // liste des latitudes des cratères")
 l1 = data ["LATITUDE_CIRCLE_IMAGE"].value_counts(sort=False)
 print (l1)

print ("percents for LATITUDE_CIRCLE_IMAGE // pourcentage des cratères en fonction de leur latitude")
 pl1 = data ["LATITUDE_CIRCLE_IMAGE"].value_counts(sort=False, normalize = True)
 print (pl1)

print ("counts for DIAM_CIRCLE_IMAGE // liste du diamètre des cratères")
 c2 = data ["DIAM_CIRCLE_IMAGE"].value_counts(sort=False)
 print (c2)

print ("percents for DIAM_CIRCLE_IMAGE // pourcentage du diamètre des cratères")
 p2 = data ["DIAM_CIRCLE_IMAGE"].value_counts(sort=False, normalize = True)
 print (p2)

print ("counts for DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG // liste de l'altitude des cratères")
 c3 = data ["DIAM_CIRCLE_IMAGE"].value_counts(sort=False)
 print (c3)

print ("percents for DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG // pourcentage de l'altitude des cratères")
 p3 = data ["DIAM_CIRCLE_IMAGE"].value_counts(sort=False, normalize = True)
 print (p3)

sub1 = data[(data['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE']>=-15) & (data['LATITUDE_CIRCLE_IMAGE']<=15) & (data['DIAM_CIRCLE_IMAGE']>=10) ] 

sub2 = sub1.copy()

print ("list of craters around equateur with size of +10km // Liste des cratères autours de l'équateur de plus de 10km" )
c4 = sub2["CRATER_NAME"].value_counts(sort=False)
print (c4)

 

At first I listed and counted:
– Craters (CRATER_NAME)
– Latitude impacts (LATITUDE_CIRCLE_IMAGE)
– The diameter of the pits (DIAM_CIRCLE_IMAGE)
– Elevation craters (DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG)

Then I selected specifically latitudes around the equator that I want to study (+15 to -15) to see if around the equator there are more than another region and impacts their diameter (over 10km).

 

For better result, I need groups of some craters, we see that we have 6349 craters no name. I need to regroup these craters by region name.

Dans un premier temps j’ai listé et compté :
– les cratères (CRATER_NAME)
– la latitude des impacts (LATITUDE_CIRCLE_IMAGE)
– le diamètre des cratères (DIAM_CIRCLE_IMAGE)
– l’altitude des cratères (DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG)

Ensuite j’ai sélectionné plus précisément les latitudes autour de l’équateur que je souhaite étudier (comprises entre +15 et -15) afin de savoir si autour de l’équateur il y a plus d’impacts qu’une autre région ainsi que leur diamètre (plus de 10km).
Pour un meilleur résultat , il me faut des groupes de quelques cratères , nous voyons que nous avons 6349 cratères sans nom . Je dois regrouper ces cratères par nom de région.

Output / Données de sortie :

(...)
Name: DIAM_CIRCLE_IMAGE, dtype: int64
percents for DEPTH_RIMFLOOR_TOPOG // pourcentage de l'altitude des cratères
1.75     0.003395
2.75     0.000952
3.75     0.000440
4.75     0.000312
5.25     0.000229
6.75     0.000164
7.75     0.000091
8.00     0.000120
9.75     0.000078
10.75    0.000055
11.75    0.000047
12.00    0.000065
13.25    0.000047
14.25    0.000044
15.75    0.000036
16.50    0.000023
17.75    0.000026
18.75    0.000021
2.50     0.001249
20.00    0.000013
21.50    0.000021
22.75    0.000005
23.50    0.000029
24.75    0.000023
25.75    0.000013
26.50    0.000010
27.75    0.000008
3.50     0.000541
29.25    0.000010
30.25    0.000003
  
10.43    0.000073
11.93    0.000062
12.68    0.000057
13.68    0.000021
14.93    0.000010
15.68    0.000029
16.43    0.000026
17.43    0.000026
18.18    0.000023
19.68    0.000013
20.18    0.000021
21.93    0.000023
22.43    0.000010
23.43    0.000016
24.68    0.000013
25.18    0.000008
26.43    0.000005
27.43    0.000008
28.18    0.000010
29.18    0.000005
30.68    0.000005
31.18    0.000003
32.43    0.000008
33.93    0.000005
34.18    0.000003
35.68    0.000005
36.43    0.000003
37.68    0.000003
40.93    0.000003
44.93    0.000003
Name: DIAM_CIRCLE_IMAGE, dtype: float64
list of craters around equateur with size of +10km // Liste des cratères autours de l'équateur de plus de 10km
Stobs                    1
Lasswitz                 1
Fournier                 1
Huygens                  1
Huancayo                 1
Doba                     1
Bronkhorst               1
Elorza                   1
Tikhonravov              1
Schroeter                1
Palos                    1
Crommelin                1
Batoka                   1
Bahn                     1
Escalante                1
                      6349
Ehden                    1
Poynting                 1
Kalocsa                  1
Teisserenc de Bort       1
Chinju                   1
Masursky                 1
Yalgoo                   1
Bopolu                   1
Da Vinci                 1
Mojave                   1
Mutch                    1
Manti                    1
Phedra                   1
Butte                    1

Mellit                   1
Endeavour                1
Chia                     1
Firsoff                  1
Pinglo                   1
Janssen                  1
Timbuktu                 1
Lipany                   1
Pettit                   1
Camiling                 1
Dawes                    1
Xainza                   1
Stege                    1
Windfall                 1
Chimbote                 1
Barsukov                 1
Rincon                   1
Arago                    1
Tarata                   1
Rakke                    1
Capen                    1
Herschel                 1
Danielson                1
Thira                    1
Tombaugh                 1
de Vaucouleurs           1
Kong                     1
Byske                    1
Canillo                  1
Shardi                   1
Name: CRATER_NAME, dtype: int64
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