NoaaGfsWeather 类

表示美国国家海洋和气象局 (NOAA) 全球预报系统 (GFS) 数据集。

该数据集包含美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 的全球预报系统 (GFS) 所生成的美国天气预报数据（例如：温度、降水、风力），周期为 15 天，按小时记录。 有关此数据集的详细信息（包括列说明、访问数据集的不同方法以及示例），请参阅 Microsoft Azure 开放数据集目录中的 NOAA 全球预报系统。

初始化筛选字段。

继承

OpenDatasetBase

NoaaGfsWeather

构造函数

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)

参数

名称	说明
start_date	datetime 开始加载数据的日期（含）。 如果为“无”，则使用 default_start_date。 默认值: 2018-01-01 00:00:00
end_date	datetime 结束加载数据的日期（含）。 如果为“无”，则使用 default_end_date。 默认值: 2018-01-01 00:00:00
cols	list[str] 要从数据集加载的列名称的列表。 如果为 None，则加载所有列。 有关此数据集中可用列的信息，请参阅 NOAA 全球预报系统。 默认值: None
limit	int 一个值，该值指示要加载 to_pandas_dataframe() 的数据的天数。 如果未指定，则默认值为 -1，表示不限制加载的天数。 默认值: -1
enable_telemetry	bool 是否对此数据集启用遥测。 默认值: True
start_date 必需	datetime 要查询的开始日期（含）。
end_date 必需	datetime 要查询的结束日期（含）。
cols 必需	List[str] 要检索的列名列表。 “无”将获取所有列。
limit 必需	int to_pandas_dataframe () 将仅加载“限制”天数的数据。 -1 表示没有限制。
enable_telemetry 必需	bool 指示是否发送遥测数据。

注解

下面的示例演示如何使用访问数据集。

   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()

方法

filter

筛选器时间。

filter

筛选器时间。

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

参数

名称	说明
env 必需	<xref:azureml.opendatasets.RuntimeEnv> 运行时环境。
min_date 必需	最小日期。
max_date 必需	datetime 最大日期。

返回

类型	说明
	筛选的数据帧。

属性

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'