mais coisas de estatistica
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import collections
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import datetime
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import numpy as np
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import stats
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from matplotlib import pyplot as plt
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220
utils/stats.py
220
utils/stats.py
@@ -1,210 +1,56 @@
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# pyright: basic
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import datetime
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import os
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import sys
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import utils
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STAT_HEADER = """=== Terramotos ===
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== Estatísticas ==
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"""
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STAT_MENU = """[1] Média
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[2] Variância
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[3] Desvio padrão
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[4] Máximo
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[5] Mínimo
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[6] Moda
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def stats(df: pd.DataFrame) -> None:
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"""Estatisticas para a DataFrame
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:param df: DataFrame em questão"""
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[Q] Voltar ao menu principal
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"""
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mags = mags_avg_std(df)
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depth = depth_avg_std(df)
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FILTER_CHOICES = """[1] Magnitudes
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[2] Distância
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[3] Profundidade
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"""
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CHOICE = {"1": "Magnitudes", "2": "Distancia", "3": "Prof"}
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median_mags = median_mags(df)
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def filter_submenu(type: str):
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os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
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print(f"{STAT_HEADER}\n = {type} = ")
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print(FILTER_CHOICES)
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choice = input("Qual dos valores: ")
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try:
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usrChoice = CHOICE[choice]
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return usrChoice
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except KeyError:
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return None
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def mags_avg_std(data: pd.DataFrame) -> tuple[np.floating, np.floating]:
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"""Media e desvio-padrao das magnitudes
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:param data: Dataframe com dados a filtrar
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||||
:returns: Tuple com a media e desvio-padrao
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"""
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filtered_data: pd.DataFrame = filter_mags(data)
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vals = filtered_data["MagL"].to_numpy()
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return (np.average(vals), np.std(vals))
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def stat_menu(df: pd.DataFrame):
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inStats = True
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while inStats:
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os.system("cls" if sys.platform == "windows" else "clear")
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print(STAT_HEADER + "\n" + STAT_MENU)
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usrIn = input("Opção: ").lower()
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match usrIn:
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case "1":
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c = filter_submenu("Média")
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if c is not None:
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retValue = average(df, c)
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if retValue:
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print(f"A média de {c} é {retValue}")
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else:
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print("Um erro aconteceu. Nada a apresentar de momento.")
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else:
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continue
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case "2":
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c = filter_submenu("Variância")
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if c is not None:
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retValue = variance(df, c)
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if retValue:
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print(f"A variância dos dados de {c} é {retValue}")
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else:
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||||
print("Um erro aconteceu. Nada a apresentar de momento.")
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else:
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||||
continue
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case "3":
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c = filter_submenu("Desvio Padrão")
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if c is not None:
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retValue = std_dev(df, c)
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if retValue:
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print(f"O desvio padrão de {c} é {retValue}")
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else:
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||||
print("Um erro aconteceu. Nada a apresentar de momento.")
|
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else:
|
||||
continue
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case "4":
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c = filter_submenu("Máximo")
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if c is not None:
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retValue = max_v(df, c)
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print(f"O valor máximo em {c} é {retValue}")
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else:
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continue
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case "5":
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c = filter_submenu("Mínimo")
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if c is not None:
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retValue = min_v(df, c)
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||||
print(f"O valor mínimo em {c} é {retValue}")
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||||
else:
|
||||
continue
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||||
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case "6":
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||||
c = filter_submenu("Mínimo")
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||||
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if c is not None:
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retValue = moda(df, c)
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||||
print(f"O valor moda em {c} é {retValue}")
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else:
|
||||
continue
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case "q":
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inStats = False
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||||
continue
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||||
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||||
case _:
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||||
pass
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input("Clica `Enter` para continuar")
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||||
def depth_avg_std(data: pd.DataFrame) -> tuple[np.floating, np.floating]:
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||||
"""Media e desvio-padrao das profundidades
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||||
:param data: Dataframe com dados a filtrar
|
||||
:returns: Tuple com a media e desvio-padrao
|
||||
"""
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||||
filtered_data: pd.DataFrame = filter_depth(data)
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||||
vals = np.average(filtered_data["Profundidade"].to_numpy())
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||||
return (np.average(vals), np.std(vals))
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||||
def average(df: pd.DataFrame, filter_by):
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||||
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
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||||
values = events[filter_by].to_numpy()
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||||
def median_mags(data: pd.DataFrame):
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filtered_data: pd.DataFrame = filter_mags(data)
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||||
vals = sorted(filtered_data["MagL"].to_numpy())
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||||
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||||
if filter_by == "Magnitudes":
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||||
values = _unpack_mags(values)
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try:
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||||
return np.average(values)
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except:
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return None
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quartil = len(vals) // 4
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return (
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filtered_data[quartil, :]["MagL"],
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filtered_data[quartil * 2, :]["MagL"],
|
||||
filtered_data[quartil * 3, :]["MagL"],
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||||
)
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||||
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||||
def variance(df, filter_by):
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||||
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
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||||
values = events[filter_by].to_numpy()
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||||
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||||
if filter_by == "Magnitudes":
|
||||
values = _unpack_mags(values)
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||||
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try:
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||||
return np.var(values)
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except:
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return None
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||||
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||||
def std_dev(df, filter_by):
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||||
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
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||||
values = events[filter_by].to_numpy()
|
||||
|
||||
if filter_by == "Magnitudes":
|
||||
values = _unpack_mags(values)
|
||||
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||||
try:
|
||||
return np.std(values)
|
||||
except:
|
||||
return None
|
||||
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||||
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||||
def max_v(df, filter_by):
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||||
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
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||||
values = events[filter_by].to_numpy()
|
||||
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||||
if filter_by == "Magnitudes":
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||||
values = _unpack_mags(values)
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||||
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||||
return np.max(values)
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||||
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||||
def min_v(df, filter_by):
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||||
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
|
||||
values = events[filter_by].to_numpy()
|
||||
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||||
if filter_by == "Magnitudes":
|
||||
values = _unpack_mags(values)
|
||||
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||||
return np.min(values)
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def moda(df, filter_by):
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||||
events = df.drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
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||||
values = events[filter_by].to_numpy()
|
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||||
if filter_by == "Magnitudes":
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values = _unpack_mags(values)
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uniques, count = np.unique(values, return_counts=True)
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||||
uniques_list = list(zip(uniques, count))
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return sorted(uniques_list, reverse=True, key=lambda x: x[1])[0][0]
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def _unpack_mags(arr: np.ndarray):
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newVals = np.empty(0)
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for v in arr:
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for m in v:
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newVals = np.append(newVals, float(m["Magnitude"]))
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return newVals
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def filter_mags(data, more_than=None, less_than=None):
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||||
def filter_mags(data, more_than=None, less_than=None) -> pd.DataFrame:
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"""Filters by magnitudes a DataFrame into a new Dataframe
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:param data: Raw pandas DataFrame
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