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Cursos Minería, Geología y Procesos Extractivos

Control de reportes de equipos con Pandas

El análisis de reportes de equipos mineros es clave para garantizar la eficiencia operativa. Sin embargo, el análisis manual en Excel puede resultar lento, impreciso y poco escalable. Con Python y Pandas, es posible automatizar la carga, procesamiento y análisis de datos de GPS, generando reportes confiables que diferencien horas efectivas de trabajo e inactividad.

2 horas
Minería, Geología y Procesos Extractivos
On Demand

Lo que aprenderás

Python Pandas minería digital control flota gestión operativa análisis reportes tiempos inactividad minería Google Colab automatización reportes

Contenido del curso

5 módulos · 24 lecciones

Contexto del control de equipos en operaciones mineras.

Uso de reportes de GPS para analizar operatividad.

Identificación de horas efectivas e inactivas de equipos.

Limitaciones del análisis manual en Excel.

Uso de Google Colab y entornos alternativos – Jupyter y VS Code.

Librerías necesarias – Pandas, Datetime y Google Colab Files.

Carga de archivos Excel y construcción de DataFrames.

Conversión de columnas a formato fecha-hora (to_datetime).

Filtrado de filas relevantes con máscaras booleanas.

Creación de columnas combinadas de fecha y hora.

Manejo de turnos de día y de noche.

Definición de tolerancias con timedelta – Precisión en análisis.

Identificación de bloques de inactividad – Mediante ceros consecutivos.

Conversión de tiempos acumulados – Segundos a minutos y horas.

Definición de inputs dinámicos – Periodos, fechas y horas.

Uso de bucles while y manejo de errores con try-except.

Creación de listas de periodos y análisis secuencial con for.

Validación de condiciones de inicio y fin de periodos.

Optimización del flujo – Procesamiento de múltiples días y turnos.

Cálculo de horas efectivas vs. inactivas.

Comparación de reportes manuales vs. análisis en Python.

Generación de reportes ajustados con Pandas.

Posibles mejoras – Integración con Tkinter para GUI y automatización de cargas.

Aplicaciones reales – Control de flota y gestión operativa en minería.