Clasificación oficial de la posición del pozo según la ANP
En esta sección se cargan las librerías necesarias para realizar el procesamiento y análisis de los datos.
setwd("C:/Users/Usuario/Desktop/Nueva carpeta")
library(readxl)
library(dplyr)
library(gt)
datos <- read_excel("tabela_de_pocos_janeiro_2018.xlsx")
Se establece el directorio de trabajo, se importa la base de datos y se revisa su estructura general.
En esta sección se extrae la variable correspondiente a la posición geográfica de los pozos para su posterior análisis.
HEMISFERIO <- Datos$POCO_POS_ANP
TDFHEMISFERIO <- as.data.frame(table(HEMISFERIO))
TDFHEMISFERIO
## HEMISFERIO Freq
## 1 N 19297
## 2 S 10278
library(stringi)
Grupo_S <- stri_startswith_fixed(
str = TDFHEMISFERIO$HEMISFERIO,
pattern = "S"
)
TDFHEMISFERIO$HEMISFERIO <- ifelse(Grupo_S, "SUR", "NORTE")
head(TDFHEMISFERIO$HEMISFERIO)
## [1] "NORTE" "SUR"
Se calculan las frecuencias absolutas (ni) y relativas porcentuales (hi).
TDFHEMISFERIO$Freq <- as.numeric(as.character(TDFHEMISFERIO$Freq))
library(dplyr)
TDF_ANP_s_n <- Datos$TDFHEMISFERIO
TDF_ANP_s_n <- TDFHEMISFERIO %>%
group_by(HEMISFERIO) %>%
summarise(
ni = sum(Freq),
hi = round(sum(Freq) / sum(TDFHEMISFERIO$Freq)*100, 2))
TDF_ANP_s_n <- data.frame(TDF_ANP_s_n)
.
TDF_ANP_s_n$fi <- TDF_ANP_s_n$ni / sum(TDF_ANP_s_n$ni)
TDF_ANP_s_n <- TDF_ANP_s_n [, c("HEMISFERIO", "ni", "hi","fi")]
total_ni <- sum(TDF_ANP_s_n$ni)
total_hi <- sum(TDF_ANP_s_n$hi)
total_fi <- sum(TDF_ANP_s_n$fi)
TDFANPCOMPLETA <- rbind(TDF_ANP_s_n, data.frame(HEMISFERIO = "Total",
ni = total_ni,
hi = total_hi,
fi = total_fi))
print(TDFANPCOMPLETA)
## HEMISFERIO ni hi fi
## 1 NORTE 19297 65.25 0.6524768
## 2 SUR 10278 34.75 0.3475232
## 3 Total 29575 100.00 1.0000000
Se presenta la tabla final en un formato estadístico formal.
library(gt)
gt(TDFANPCOMPLETA) %>%
tab_header(
title = md("**Tabla N°1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL**"),
subtitle = "Hemisferio de los pozos petrolíferos en Brasil") %>%
tab_spanner(
label = md("**Frecuencia Relativa**"),
columns = c(hi, fi)
) %>%
cols_label(
ni = md("**ni**"),
hi = md("Porcentual (%)"),
fi = md("Fracción")
) %>%
fmt_number(columns = hi, decimals = 2) %>%
fmt_number(columns = fi, decimals = 4) %>%
cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#2E4053"),
cell_text(color = "white", weight = "bold")),
locations = cells_title()
) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#F2F3F4"),
cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
locations = cells_column_labels()
) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#2E4053"),
cell_text(color = "white", weight = "bold")),
locations = cells_column_spanners()
) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#D5D8DC"),
cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
locations = cells_body(rows = nrow(TDFANPCOMPLETA))
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "#2E4053",
table.border.bottom.color = "#2E4053",
column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
data_row.padding = px(6),
table.font.size = px(13)
)
| Tabla N°1: DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS DE POZOS PETROLEROS DE BRASIL | |||
| Hemisferio de los pozos petrolíferos en Brasil | |||
| HEMISFERIO | ni |
Frecuencia Relativa
|
|
|---|---|---|---|
| Porcentual (%) | Fracción | ||
| NORTE | 19297 | 65.25 | 0.6525 |
| SUR | 10278 | 34.75 | 0.3475 |
| Total | 29575 | 100.00 | 1.0000 |
Se visualiza la distribución absoluta de los pozos por hemisferio.
TDFANPCOMPLETA<- TDFANPCOMPLETA[TDFANPCOMPLETA$HEMISFERIO != "Total", ]
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFANPCOMPLETA$ni,
main = "Gráfica N°1: Distribución de pozos segun su hemisferio",
ylab = "Cantidad",
col = "#2E4053", names.arg = TDFANPCOMPLETA$HEMISFERIO,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.8, cex.main = 1)
mtext("HEMISFERIO", side = 1, line = 3, adj = 0.5, cex = 1)
Se muestra la distribución absoluta considerando el total global.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFANPCOMPLETA$ni,
main = "Gráfica N°2: Distribución de pozos segun su hemisferio",
ylab = "Cantidad",
col = "#2E4053", names.arg = TDFANPCOMPLETA$HEMISFERIO,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.7, cex.main = 1,
ylim = c(0,30000))
mtext("HEMISFERIO", side = 1, line = 3, adj = 0.5, cex = 1)
Se representa la distribución porcentual local.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFANPCOMPLETA$hi,
main = "Gráfica N°3: Distribución en porcentaje de pozos segun su hemisferio",
ylab = "Porcentaje",
col = "#2E4053", names.arg = TDFANPCOMPLETA$HEMISFERIO,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.7, cex.main = 1)
mtext("HEMISFERIO", side = 1, line = 3, adj = 0.5, cex = 1)
Se representa la distribución porcentual global.
par(mar = c(9, 4, 4, 2))
barplot(TDFANPCOMPLETA$hi,
main = "Gráfica N°4: Distribución en porcentaje de pozos segun su hemisferio",
ylab = "Porcentaje",
col = "#2E4053", names.arg = TDFANPCOMPLETA$HEMISFERIO,
las = 1, cex.names = 1, cex.axis = 0.7, cex.main = 1,
ylim = c(0,100))
mtext("HEMISFERIO", side = 1, line = 3, adj = 0.5, cex = 1)
Se ilustra la participación porcentual de cada hemisferio.
library(ggplot2)
library(ggrepel)
datos_plot <- TDFANPCOMPLETA
datos_plot$ymax <- cumsum(datos_plot$hi)
datos_plot$ymin <- c(0, head(datos_plot$ymax, n=-1))
datos_plot$posicion_label <- (datos_plot$ymax + datos_plot$ymin) / 2
colores <- c("#7FB3D5", "#566573")
ggplot(datos_plot, aes(ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=0, fill=HEMISFERIO)) +
geom_rect(color = "black") +
coord_polar(theta="y") +
geom_label_repel(aes(y = posicion_label, x = 4, label = paste0(round(hi, 2))),
size = 4,
nudge_x = 0.5,
show.legend = FALSE) +
scale_fill_manual(values = colores) +
ggtitle("Gráfica N°5: Distribución porcentual de hemisferios") +
theme_void()+
theme(
legend.position = "right",
plot.title = element_text(hjust = 0.5),
legend.background = element_rect(color = "black",
fill = "white",
linewidth = 0.5,
linetype = "solid"
),
legend.margin = margin(t = 10, r = 10, b = 10, l = 10))
Conclusiones <- data.frame(
Variable = "Hemisferio de los pozos",
`Rango [Min; Max]` = "N/A",
`Media (X̄)` = "N/A",
`Mediana (Me)` = "N/A",
`Moda (Mo)` = "Norte",
`Varianza (S²)` = "N/A",
`Desv. Est. (S)` = "N/A",
`C.V. (%)` = "N/A",
`Asimetría (As)` = "N/A",
`Curtosis (K)` = "N/A",
`Valores Atípicos` = "N/A",
check.names = FALSE
)
library(gt)
gt(Conclusiones) %>%
tab_header(
title = md("**CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS**"),
subtitle = "Resumen de Indicadores del Hemisferio de Pozos Petrolíferos en Brasil") %>%
tab_source_note(source_note = "Autor: Caleb Yanez ") %>%
cols_align(align = "center", columns = everything()) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#2E4053"), cell_text(color = "white", weight = "bold")),
locations = cells_title()
) %>%
tab_style(
style = list(cell_fill(color = "#F2F3F4"), cell_text(weight = "bold", color = "#2E4053")),
locations = cells_column_labels()
) %>%
tab_options(
table.border.top.color = "#2E4053",
table.border.bottom.color = "#2E4053",
column_labels.border.bottom.color = "#2E4053",
data_row.padding = px(6))
| CONCLUSIONES Y ESTADÍSTICOS | ||||||||||
| Resumen de Indicadores del Hemisferio de Pozos Petrolíferos en Brasil | ||||||||||
| Variable | Rango [Min; Max] | Media (X̄) | Mediana (Me) | Moda (Mo) | Varianza (S²) | Desv. Est. (S) | C.V. (%) | Asimetría (As) | Curtosis (K) | Valores Atípicos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Hemisferio de los pozos | N/A | N/A | N/A | Norte | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
| Autor: Caleb Yanez | ||||||||||
El valor más frecuente de Hemisferio de los pozos es Norte.