NoaaGfsWeather 類別
代表國家海洋和大氣管理局(NOAA)全球預報系統(GFS)數據集。
此數據集包含來自國家海洋和大氣管理局(NOAA)的全球預報系統(GFS)產生的15天美國每小時天氣預報數據(例如:溫度、降水、風力)。 如需此數據集的相關信息,包括數據行描述、存取數據集的不同方式,以及範例,請參閱 Microsoft Azure 開放數據集目錄中 的 NOAA 全域預測系統 。
初始化篩選欄位。
建構函式
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)
參數
| 名稱 | Description |
|---|---|
|
start_date
|
開始載入資料的日期,包含。 如果為 None, 預設值: 2018-01-01 00:00:00
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|
end_date
|
結束載入資料的日期,包含。 如果為 None, 預設值: 2018-01-01 00:00:00
|
|
cols
|
要從數據集載入的數據列名稱清單。 如果為 None,則會載入所有數據行。 如需此數據集中可用資料行的資訊,請參閱 NOAA 全域預測系統。 預設值: None
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limit
|
值,表示使用 預設值: -1
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enable_telemetry
|
是否要在此數據集上啟用遙測。 預設值: True
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|
start_date
必要
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您想要以包容性方式查詢的開始日期。 |
|
end_date
必要
|
您想要以包容性方式查詢的結束日期。 |
|
cols
必要
|
您想要擷取的數據行名稱清單。 無會取得所有數據行。 |
|
limit
必要
|
to_pandas_dataframe() 只會載入「限制」天數的數據。 -1 表示沒有限制。 |
|
enable_telemetry
必要
|
指出是否要傳送遙測。 |
備註
下列範例示範如何使用存取數據集。
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 |
篩選時間。 |
filter
篩選時間。
filter(env: RuntimeEnv, min_date: datetime, max_date: datetime)
參數
| 名稱 | Description |
|---|---|
|
env
必要
|
<xref:azureml.opendatasets.RuntimeEnv>
運行時間環境。 |
|
min_date
必要
|
最小日期。 |
|
max_date
必要
|
最大日期。 |
傳回
| 類型 | Description |
|---|---|
|
篩選的數據框架。 |
屬性
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'