NoaaGfsWeather Classe
Rappresenta il set di dati Global Forecast System (GFS) National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).
Questo set di dati contiene dati sulle previsioni meteo orarie degli Stati Uniti di 15 giorni (ad esempio: temperatura, precipitazioni, vento) prodotti dal Global Forecast System (GFS) dalla National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Per informazioni su questo set di dati, incluse le descrizioni delle colonne, diversi modi per accedere al set di dati e esempi, vedere Sistema di previsione globale NOAA nel catalogo Set di dati aperti di Microsoft Azure.
Inizializzare i campi di filtro.
- Ereditarietà
-
NoaaGfsWeather
Costruttore
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)
Parametri
- start_date
- datetime
Data in cui avviare il caricamento dei dati, inclusiva. Se None, viene usato l'oggetto default_start_date
.
- end_date
- datetime
Data in cui terminare il caricamento dei dati, inclusiva. Se None, viene usato l'oggetto default_end_date
.
Elenco di nomi di colonne da caricare dal set di dati. Se None, tutte le colonne vengono caricate. Per informazioni sulle colonne disponibili in questo set di dati, vedere Sistema di previsione globale NOAA.
- limit
- int
Valore che indica il numero di giorni di dati da caricare con to_pandas_dataframe()
.
Se non specificato, l'impostazione predefinita di -1 indica che non è previsto alcun limite nei giorni caricati.
- enable_telemetry
- bool
Se abilitare i dati di telemetria in questo set di dati.
Elenco dei nomi di colonna da recuperare. Nessuno otterrà tutte le colonne.
- limit
- int
to_pandas_dataframe() caricherà solo i giorni "limite" dei dati. -1 indica che non è presente alcun limite.
Commenti
Nell'esempio seguente viene illustrato come usare l'accesso al set di dati.
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()
Metodi
filter |
Tempo di filtro. |
filter
Tempo di filtro.
filter(env: RuntimeEnv, min_date: datetime, max_date: datetime)
Parametri
- env
- <xref:azureml.opendatasets.RuntimeEnv>
Ambiente di runtime.
- min_date
Data minima.
Restituisce
frame di dati filtrato.
Attributi
default_end_date
default_end_date = datetime.datetime(2024, 2, 7, 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'
Commenti e suggerimenti
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