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NoaaGfsWeather Classe

  • Référence

Représente le jeu de données du système de prédiction mondial (GFS, Global Forecast System) de la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration).

Ce jeu de données contient les données de prévisions météorologiques horaires américaines sur 15 jours (exemple : température, précipitations, vents) générées par le système de prévisions mondiales (GFS) de la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Pour plus d’informations sur ce jeu de données, notamment pour consulter les descriptions des colonnes, connaître les différentes façons d’accéder au jeu de données et obtenir des exemples, consultez Système de prévisions mondiales (GFS) de la NOAA dans le catalogue Microsoft Azure Open Datasets.

Initialiser les champs de filtrage.

Héritage
OpenDatasetBase
NoaaGfsWeather

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 de début (incluse) du chargement des données. Si None est spécifié, default_start_date est utilisé.

Valeur par défaut: 2018-01-01 00:00:00
end_date
datetime

Date de fin (incluse) du chargement des données. Si None est spécifié, 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 None est spécifié, toutes les colonnes sont chargées. Pour plus d’informations sur les colonnes disponibles dans ce jeu de données, consultez Données de prévision globales NOAA.

Valeur par défaut: None
limit
int

Valeur indiquant le nombre de jours de données à charger avec to_pandas_dataframe(). En l’absence d’indication, la valeur par défaut -1 signifie qu’il n’existe aucune limite au nombre de jours à charger.

Valeur par défaut: -1
enable_telemetry
bool

Indique s’il est nécessaire d’activer la télémétrie pour ce jeu de données.

Valeur par défaut: True
start_date
Obligatoire
datetime

Date de début que vous souhaitez interroger de manière inclusive.
end_date
Obligatoire
datetime

Date de fin que vous souhaitez interroger de manière inclusive.
cols
Obligatoire
List[str]

Liste des noms de colonnes que vous souhaitez récupérer. La valeur None permet d’obtenir toutes les colonnes.
limit
Obligatoire
int

to_pandas_dataframe() ne charge que les jours de données « limités ». -1 signifie illimité.
enable_telemetry
Obligatoire
bool

Indique s’il est nécessaire d’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

Permet de filtrer le temps.

filter

Permet de filtrer le temps.

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, 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'