NoaaGfsWeather Clase

Representa el conjunto de datos del sistema de previsión global (GFS) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA).

Este conjunto de datos contiene datos de la previsión meteorológica para Estados Unidos por horas para 15 días (por ejemplo, temperatura, precipitaciones, viento) producidos por el Sistema Global de Predicción (GFS, por sus siglas en inglés) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA). Para obtener más información sobre este conjunto de datos, incluidas las descripciones de columnas, las distintas formas de acceder al conjunto de datos y ejemplos, consulte Sistema de previsión global de la NOAA en el catálogo de Microsoft Azure Open Datasets.

Inicialice los campos de filtrado.

Herencia

OpenDatasetBase

NoaaGfsWeather

Constructor

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)

Parámetros

Nombre	Description
start_date	datetime Fecha en la que se inicia la carga de datos, inclusive. Si es None, se usa default_start_date. Valor predeterminado: 2018-01-01 00:00:00
end_date	datetime Fecha en la que se finaliza la carga de datos, inclusive. Si es None, se usa default_end_date. Valor predeterminado: 2018-01-01 00:00:00
cols	list[str] Lista de nombres de columnas que se cargarán desde el conjunto de datos. Si es None, se cargan todas las columnas. Para obtener información sobre las columnas disponibles en este conjunto de datos, consulte NoaA Global Forecast System. Valor predeterminado: None
limit	int Valor que indica el número de días de datos que se cargarán con to_pandas_dataframe(). Si no se especifica, el valor predeterminado de -1 significa que no hay límite en los días cargados. Valor predeterminado: -1
enable_telemetry	bool Si se va a habilitar la telemetría en este conjunto de datos. Valor predeterminado: True
start_date Requerido	datetime La fecha de inicio que desea consultar de forma inclusiva.
end_date Requerido	datetime La fecha de finalización que desea consultar de forma inclusiva.
cols Requerido	List[str] Lista de nombres de columna que desea recuperar. El valor None obtendrá todas las columnas.
limit Requerido	int to_pandas_dataframe() solo cargará los días de "límite" de los datos. -1 significa sin límite.
enable_telemetry Requerido	bool Indica si se va a enviar telemetría.

Comentarios

En el ejemplo siguiente se muestra cómo se debe usar el acceso al conjunto de datos.

   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()

Métodos

filter

Tiempo de filtro.

filter

Tiempo de filtro.

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

Parámetros

Nombre	Description
env Requerido	<xref:azureml.opendatasets.RuntimeEnv> Entorno de ejecución.
min_date Requerido	Fecha mínima.
max_date Requerido	datetime Fecha máxima.

Devoluciones

Tipo	Description
	trama de datos filtrada.

Atributos

default_end_date

default_end_date = datetime.datetime(2024, 10, 18, 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'