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NASA-API

Este proyecto tuvo como finalidad el extraer datos usando la API de la NASA.

De allí se utilizo la base de datos de exoplanetas, de la cual se utilizo la tabla de exoplanetas detectados con la tecnica de microlensing y la tabla de Planetary Systems Composite que contiene todos los exoplanetas detectados por diferentes tecnicas.

De la tabla microlensing se seleccionaron los siguientes atributos:

• pl_name: Planet Name (Planet name)
• rastr: RA (Right ascension of the microlensing event, in sexagesimal format
• decstr: Declination of the microlensing event, in sexagesimal format
• pl_masse: Mass of planet, in Earth masses
• pl_massj: Planet Mass (Mass of planet, in Jupiter masses)
• pl_orbsmax Planet-star Projected Semi-major Axis, unidad = Astronomical unit (au)
• sy_dist: Lens Distance, unit = Parsec (pc)
• ml_dists: Source Distance, unit = Parsec (pc)
• ml_xtimeein: Einstein Crossing Time, unit=days
• ml_massratio: Planet-star Mass Ratio (10^-4)
• ml_magis: Source I-band unit = mag
• ml_radeinang: Angular Einstein Radius, unit = mas

Se puede visitar la siguiente documentación para una explicación de el significado de cada una de las columnas y lo que representa:

Se aplicaron metodos de data cleaning y data wrangling en ambos dataframes. Luego se combino un subset de planetas de microlensing de Planetary System Composite y se hizo un merge con la tabla de microlesing con la finalidad de obtener valores para las columnas de la masa del planeta comparada con la masa de la tierra y de jupiter ya que no se contaba con suficiente información para estás en el dataframe original.

Obteniendo un total de tres dataframes (microlensing, plaetary composite systems y merge).

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Tabla de Microlensing

Name	Description
planet_name	Planet Name.
ra_event	Right ascension of the microlensing event.
dec_event	Declination of the microlensing event.
earth_massses	Mass of planet, in Earth masses.
jupiter_masses	Mass of planet, in Jupiter masses.
planet_orbmax	Planet-star Projected Semi-major Axis.
lens_distance	Lens Distance, unit = Parsec (pc).
source_distance	Source Distance, unit = Parsec (pc).
einstein_cross_time	Einstein Crossing Time, unit=days.
source_mag	Source I-band unit = mag
planet_star_mass_ratio	Planet-star Mass Ratio (10^-4).
angular_einstein_radius	Angular Einstein Radius, unit = mas.
lens_distance_ly	Lens Distance, unit = light years (ly).
source_distance_ly	Source Distance, unit = light years (ly).

Tabla de Planetary Systems Composite

Name	Description
planet_name	Planet Name
hostname	Stellar name
sys_num_stars	Number of Stars
sys_num_planet	Number of Planets
discovery_method	Discovery Method
discovery_year	Discovery Year
discovery_telescope	Discovery Telescope
orbital_period	Orbital Period, unit=days
orbital_semi_major	Orbit Semi-Major Axis, unit = au
planet_radius_earth	Planet Radius (Earth Radius)
planet_radius_jupiter	Planet Radius (Jupiter Radius)
planet_mass_earth	Planet Mass (Earth Mass)
planet_mass_jupiter	Planet Mass (Jupiter Mass)
eccentricity	Eccentricity
stellar_eff_temp	Stellar Effective Temperature unit=K
stellar_radius	Stellar Radius (Solar Radius)
stellar_mass	Stellar Mass
dist_system	Distance, unit = pc
dist_system_ly	Distance, unit = ly

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Del análisis de la data se obtuvo que el metodo que predomina para el descubrimiento de exoplanetas en está data es el método del tránsito:

El planeta con el período orbital más largo es COCONUTS-2 b

El planeta con el período orbital más corto es PSR J1719-1438 b

También se obtuvo la frecuencia de descubrimientos por año:

En el notebook Nasa API visualization están todas las gráficas del proyecto de visualización de datos. En el notebook NASA API se puede ver todo el procedimiento para la extracción y transformación de los datos.

Para este proyecto se hicieron visualizaciones tanto en python utilizando la librería seaborn así como en tableau.

En el siguiente enlace puede observar el libro de visualizaciones de tableau.

https://public.tableau.com/app/profile/mariangel4686/viz/DataViz_16325145176620/Dip10?publish=yes