NoaaGfsWeather Classe

Représente le jeu de données National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Global Forecast System (GFS).

Ce jeu de données contient des données de prévisions météorologiques américaines de 15 jours (par exemple : température, précipitations, vent) produites par le système de prévision globale (GFS) de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Pour plus d’informations sur ce jeu de données, y compris les descriptions de colonnes, différentes façons d’accéder au jeu de données et d’exemples, consultez le système de prévision globale NOAA dans le catalogue Microsoft Azure Open Datasets.

Initialisez les champs de filtrage.

Constructeur

NoaaGfsWeather(start_date: datetime = datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0), end_date: datetime = datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0), cols: List[str] | None = None, limit: int | None = -1, enable_telemetry: bool = True)

Paramètres

Nom	Description
start_date	datetime Date à laquelle commencer le chargement des données, inclus. Si aucun n’est utilisé, il default_start_date est utilisé. Valeur par défaut: 2018-01-01 00:00:00
end_date	datetime Date à laquelle terminer le chargement des données, inclus. Si aucun n’est utilisé, il default_end_date est utilisé. Valeur par défaut: 2018-01-01 00:00:00
cols	list[str] Liste des noms de colonnes à charger à partir du jeu de données. Si aucune, toutes les colonnes sont chargées. Pour plus d’informations sur les colonnes disponibles dans ce jeu de données, consultez NOAA Global Forecast System. Valeur par défaut: None
limit	int Valeur indiquant le nombre de jours de chargement des données avec to_pandas_dataframe(). S’il n’est pas spécifié, la valeur par défaut de -1 signifie qu’aucune limite n’est définie sur les jours chargés. Valeur par défaut: -1
enable_telemetry	bool Indique s’il faut activer la télémétrie sur ce jeu de données. Valeur par défaut: True
start_date Obligatoire	datetime Date de début que vous souhaitez interroger inclusivement.
end_date Obligatoire	datetime Date de fin à laquelle vous souhaitez effectuer une requête inclusive.
cols Obligatoire	List[str] Liste des noms de colonnes que vous souhaitez récupérer. Aucun n’obtient toutes les colonnes.
limit Obligatoire	int to_pandas_dataframe() charge uniquement les jours de données « limite ». -1 signifie aucune limite.
enable_telemetry Obligatoire	bool Indique s’il faut envoyer des données de télémétrie.

Remarques

L’exemple ci-dessous montre comment utiliser l’accès au jeu de données.

   from azureml.opendatasets import NoaaGfsWeather
   from datetime import datetime
   from dateutil.relativedelta import relativedelta


   end_date = datetime.today()
   start_date = datetime.today() - relativedelta(months=1)
   gfs = NoaaGfsWeather(start_date=start_date, end_date=end_date)
   gfs_df = gfs.to_pandas_dataframe()

Méthodes

filter

Durée du filtre.

filter

Durée du filtre.

filter(env: RuntimeEnv, min_date: datetime, max_date: datetime)

Paramètres

Nom	Description
env Obligatoire	<xref:azureml.opendatasets.RuntimeEnv> Environnement d’exécution.
min_date Obligatoire	Date minimale.
max_date Obligatoire	datetime Date maximale.

Retours

Type	Description
	trame de données filtrée.

Attributs

default_end_date

default_end_date = datetime.datetime(2024, 12, 13, 0, 0)

default_start_date

default_start_date = datetime.datetime(2018, 1, 1, 0, 0)

id_column_name

id_column_name = 'ID'

latitude_column_name

latitude_column_name = 'latitude'

longitude_column_name

longitude_column_name = 'longitude'