NoaaGfsWeather クラス

米国海洋大気庁 (NOAA) の全球予報システム (GFS) データセットを表します。

このデータセットには、米国海洋大気庁 (NOAA) の全球予報システム (GFS) によって生成された、米国の 15 日間の 1 時間ごとの気象予報データ (例: 温度、降水量、風) が含まれています。 列の説明、データセットにアクセスするためのさまざまな方法、例など、このデータセットの詳細については、Microsoft Azure Open Datasets カタログの「NOAA 全球予報システム」を参照してください。

フィルター 処理フィールドを初期化します。

継承

OpenDatasetBase

NoaaGfsWeather

コンストラクター

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)

パラメーター

名前	説明
start_date	datetime データの読み込みを開始する日付 (その日付を含む)。 None の場合は、default_start_date が使用されます。 規定値: 2018-01-01 00:00:00
end_date	datetime データの読み込みを終了する日付 (その日付を含む)。 None の場合は、default_end_date が使用されます。 規定値: 2018-01-01 00:00:00
cols	list[str] データセットから読み込む列名のリスト。 None の場合は、すべての列が読み込まれます。 このデータセットで使用できる列の詳細については、「NOAA 全球予報システム」を参照してください。 規定値: None
limit	int to_pandas_dataframe() で読み込むデータの日数を示す値。 指定しない場合、既定値の -1 は、読み込まれる日数に制限がないことを意味します。 規定値: -1
enable_telemetry	bool このデータセットでテレメトリを有効にするかどうか。 規定値: True
start_date 必須	datetime 包括的にクエリを実行する開始日。
end_date 必須	datetime 包括的にクエリを実行する終了日。
cols 必須	List[str] 取得する列名の一覧。 None の場合、すべての列が取得されます。
limit 必須	int to_pandas_dataframe() では、"制限" 日のデータのみが読み込まれます。 -1 は無制限を意味します。
enable_telemetry 必須	bool テレメトリを送信するかどうかを示します。

注釈

データセットへのアクセスを使用する方法の例を次に示します。

   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()

メソッド

filter

時間をフィルター処理します。

filter

時間をフィルター処理します。

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

パラメーター

名前	説明
env 必須	<xref:azureml.opendatasets.RuntimeEnv> ランタイム環境。
min_date 必須	最小の日付。
max_date 必須	datetime 最大の日付。

戻り値

型	説明
	フィルター処理されたデータ フレーム。

属性

default_end_date

default_end_date = datetime.datetime(2024, 8, 15, 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'