import math import statistics import scipy.stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import re from sklearn import preprocessing import seaborn as sns from unidecode import unidecode

df_sai=pd.read_excel('datos_finales.xlsx') df_sai

df_sai_copy1=df_sai.copy()

df_sai_copy1["CHANGED_estado_cajetin"] = df_sai_copy1["estado_cajetin"].map({'Malo':1, 'Regular':3, 'Bueno':5}) df_sai_copy1["CHANGED_estado_porcelana"] = df_sai_copy1["estado_de_la_porcelana"].map({'Roto':1, 'Malo':1, 'Despicado':3, 'Despicada':3, 'Bueno':5}) df_sai_copy1["CHANGED_fuga_de_aceite"] = df_sai_copy1["fuga_de_aceite"].map({'No':5, 'Mancha':3, 'Goteo intermitente':1, 'No hay':5, 'goteo intermitente':1, 'goteo continuo':0}) df_sai_copy1["CHANGED_inspeccion_diafragma"] = df_sai_copy1["inspeccion_diafragma"].map({'Bueno':5, 'Regular':3, 'Malo':1}) df_sai_copy1["CHANGED_inspeccion_visual_general"] = df_sai_copy1["inspeccion_visual_general"].map({'Bueno':5, 'Regular':3, 'Malo':1}) df_sai_copy1["CHANGED_nivel_de_aceite"] = df_sai_copy1["nivel_de_aceite"].map({'Bajo':1, 'Normal':5, 'Medio':3, 'Bueno':5, 'medio':3}) df_sai_copy1

#Se usara las columnas depuradas #Se eliminaron los codigos de los equipos, nombres de modelos y las variables que fueron codificadas. df_sai_copy2=df_sai_copy1.copy().drop(["Equipo", "estado_cajetin", "estado_de_la_porcelana", "fuga_de_aceite", "inspeccion_diafragma", "inspeccion_visual_general", "nivel_de_aceite"],axis=1) df_sai_copy2

plt.title('Histograma de calificaciones') plt.hist(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], color='lightgreen') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("hist_calificaciones.jpg")

plt.title('Calificaciones vs severidad por termografía') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['severidad_por_termografia']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs severidad.jpg")

plt.title('Calificaciones vs nivel de aceite') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['CHANGED_nivel_de_aceite']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs nivel de aceite.jpg")

plt.title('Calificaciones vs estado cajetin') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['CHANGED_estado_cajetin']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs estado_cajetin.jpg")

plt.title('Calificaciones vs fuga de aceite') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['CHANGED_fuga_de_aceite']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs fuga_de_aceite.jpg")

plt.title('Calificaciones vs estado porcelana') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['CHANGED_estado_porcelana']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs estado_porcelana.jpg")

plt.title('Calificaciones vs inspeccion visual general') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['CHANGED_inspeccion_visual_general']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs inspeccion_visual_general.jpg")

plt.title('Calificaciones vs inspeccion diafragma') plt.hist([df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['CHANGED_inspeccion_diafragma']], label=['Variable 1', 'Variable 2']) plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("calificaciones vs inspeccion_diafragma.jpg")

plt.title('Comportamiento historico de la capacitancia') plt.hist(df_sai_copy2['capacitancia_total'], bins=10, color='Blue') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("Comportamiento_historico_de_la_capacitancia.jpg")

plt.title('Histograma de ultimos valores de la capacitancia') plt.hist(df_sai_copy2['capacitancia_total_ultimo'], bins=300, color='Blue') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("ultmos_valores_la_capacitancia.jpg")

plt.title('Comportamiento historico de factor de_potencia 10kv') plt.hist(df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal'], bins=90, color='Blue') plt.savefig("Comportamiento historico de factor de_potencia 10kv.jpg")

plt.title('Histograma de ultimos valores de factor de_potencia 10kv') plt.hist(df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo'], bins=90, color='Blue') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("ultmos_valores_factor_de_potencia_10kv.jpg")

plt.title('Comportamiento historico de factor de_potencia 2.5kv') plt.hist(df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal'], bins=90, color='Blue') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("Comportamiento historico de factor de_potencia 2.5kv.jpg")

plt.title('Histograma de ultimos valores de factor de_potencia 2.5kv') plt.hist(df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal_ultimo'], bins=90, color='Blue') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("ultmos_valores_factor_de_potencia_2.5kv.jpg")

plt.hist([df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_1_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_2_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_3_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_4_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_5_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_6_ultimo']], label=['Variable 1', 'Variable 2','Variable 3', 'Variable 4','Variable 5', 'Variable 6']) plt.legend(loc='upper right') # Agregar títulos y etiquetas de los ejes plt.title('Histograma medidas de resistencia de todos los nucleos') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia') plt.savefig("Histograma medidas de resistencia de todos los nucleos.jpg")

plt.title('Calificación del equipo vs capacitancia total valor final') plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['capacitancia_total_ultimo']) plt.savefig("Calificación del equipo vs capacitancia total valor final.jpg")

plt.title('Calificación del equipo vs comportamiento historico capacitancia total') plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['capacitancia_total']) plt.xlabel('Calificación del equipo') plt.ylabel('Historico Capacitancia total') plt.savefig("Calificación del equipo vs comportamiento historico capacitancia total.jpg")

x=df_sai_copy2['capacitancia_total'] y=df_sai_copy2['capacitancia_total_ultimo'] # Calcular los coeficientes de la línea de regresión coefficients = np.polyfit(x, y, 1) # Crear el scatter plot plt.scatter(x, y) # Calcular los valores de y correspondientes a los valores de x y_fit = np.polyval(coefficients, x) # Graficar la línea de tendencia plt.plot(x, y_fit, 'r-') # Agregar títulos y etiquetas de los ejes plt.title('Tendencia Capacitancia total valor final vs historico capacitancia total') plt.xlabel('Historico capacitancia total') plt.ylabel('Capacitancia total valor final') # Mostrar el gráfico plt.show() plt.savefig("tendencia Capacitancia total valor final vs comportamiento historico capacitancia total.jpg")

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # Crear el scatter plot 3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') fig.set_size_inches(6, 6) ax.set_xlabel('capacitancia_total_ultimo') ax.set_ylabel('calificacion_del_equipo') ax.set_zlabel('hist_capacitancia') ax.scatter(df_sai_copy2['capacitancia_total_ultimo'], df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['capacitancia_total']) plt.savefig("Capacitancia total valor final vs comportamiento historico capacitancia total vs calificacion.jpg")

#plt.scatter(df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal'],df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal_ultimo']) x=df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal'] y=df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal_ultimo'] # Calcular los coeficientes de la línea de regresión coefficients = np.polyfit(x, y, 1) # Crear el scatter plot plt.scatter(x, y) # Calcular los valores de y correspondientes a los valores de x y_fit = np.polyval(coefficients, x) # Graficar la línea de tendencia plt.plot(x, y_fit, 'r-') # Agregar títulos y etiquetas de los ejes plt.title('Tendencia historico factor_de_potencia_2.5kv vs factor_de_potencia_2.5kv valor final') plt.xlabel('historico factor_de_potencia_2.5kv') plt.ylabel('factor_de_potencia_2.5kv valor final') # Mostrar el gráfico plt.show() plt.savefig("tendencia factor_de_potencia_2.5kv valor final vs comportamiento historico factor_de_potencia_2.5kv.jpg")

#plt.scatter(df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal'],df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo']) #plt.scatter(df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal'],df_sai_copy2['factor_de_potencia_2.5kv_ctotal_ultimo']) x=df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal'] y=df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo'] # Calcular los coeficientes de la línea de regresión coefficients = np.polyfit(x, y, 1) # Crear el scatter plot plt.scatter(x, y) # Calcular los valores de y correspondientes a los valores de x y_fit = np.polyval(coefficients, x) # Graficar la línea de tendencia plt.plot(x, y_fit, 'r-') # Agregar títulos y etiquetas de los ejes plt.title('Tendencia historico factor_de_potencia_10kv vs factor_de_potencia_10kv valor final') plt.xlabel('historico factor_de_potencia_10kv') plt.ylabel('factor_de_potencia_10kv valor final') # Mostrar el gráfico plt.show() plt.savefig("tendencia factor_de_potencia_10kv valor final vs comportamiento historico factor_de_potencia_10kv.jpg")

plt.title('Calificación del equipo vs factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo') plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo']) plt.xlabel('Calificación del equipo') plt.ylabel('factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo') plt.savefig("Calificación del equipo vs factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo.jpg")

plt.title('Calificación del equipo vs factor_de_potencia_10kv_ctotal') plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal']) plt.xlabel('Calificación del equipo') plt.ylabel('factor_de_potencia_10kv_ctotal') plt.savefig("Calificación del equipo vs factor_de_potencia_10kv_ctotal.jpg")

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # Crear el scatter plot 3D fig = plt.figure() ax.set_title('Calificación del equipo vs factor_de_potencia_10kv_ctotal vs factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo') ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') fig.set_size_inches(6, 6) ax.set_xlabel('factor_de_potencia_10kv_ctotal') ax.set_ylabel('calificacion_del_equipo') ax.set_zlabel('factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo') ax.scatter(df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal'], df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'], df_sai_copy2['factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo']) plt.savefig("Calificación del equipo vs factor_de_potencia_10kv_ctotal vs factor_de_potencia_10kv_ctotal_ultimo.jpg")

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['capacitancia_total'])

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['capacitancia_total_ultimo'])

plt.hist([df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_1_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_2_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_3_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_4_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_5_ultimo'], df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_6_ultimo']], label=['Variable 1', 'Variable 2','Variable 3', 'Variable 4','Variable 5', 'Variable 6']) plt.legend(loc='upper right') # Agregar títulos y etiquetas de los ejes plt.title('Histograma con leyenda') plt.xlabel('Valor') plt.ylabel('Frecuencia')

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_1_ultimo'])

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_2_ultimo'])

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_3_ultimo'])

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_4_ultimo'])

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_5_ultimo'])

plt.scatter(df_sai_copy2['calificacion_del_equipo'],df_sai_copy2['medida_resistencia_aislamiento_nucleo_6_ultimo'])

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Generar datos aleatorios para x e y x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) # Calcular los coeficientes de la línea de regresión coefficients = np.polyfit(x, y, 1) # Crear el scatter plot plt.scatter(x, y) # Calcular los valores de y correspondientes a los valores de x y_fit = np.polyval(coefficients, x) # Graficar la línea de tendencia plt.plot(x, y_fit, 'r-') # Agregar títulos y etiquetas de los ejes plt.title('Scatter plot con línea de tendencia') plt.xlabel('Eje x') plt.ylabel('Eje y') # Mostrar el gráfico plt.show()