共用方式為

NoaaGfsWeather 類別

  • 參考

代表 NOAA) 全域預測系統 (GFS) 資料集的國家海洋和氣候系統 (。

此資料集包含 15 天的美國每小時氣象預報資料 (範例：全域預測系統 (GFS) 所產生的溫度、濕度、風力發電) ， (NOAA) 。 如需此資料集的相關資訊，包括資料行描述、存取資料集的不同方式，以及範例，請參閱 Microsoft Azure 開放資料集目錄中的 NOAA 全域預測系統 。

初始化篩選欄位。

繼承
OpenDatasetBase
NoaaGfsWeather

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
datetime

開始載入資料的日期，包含。 如果為 None，則會 default_start_date 使用 。

預設值: 2018-01-01 00:00:00
end_date
datetime

結束載入資料的日期，包含。 如果為 None，則會 default_end_date 使用 。

預設值: 2018-01-01 00:00:00
cols
list[str]

要從資料集載入的資料行名稱清單。 如果為 None，則會載入所有資料行。 如需此資料集中可用資料行的資訊，請參閱 NOAA 全域預測系統。

預設值: None
limit
int

值，表示使用 載入 to_pandas_dataframe() 的資料天數。 如果未指定，預設值為 -1 表示載入天數沒有限制。

預設值: -1
enable_telemetry
bool

是否要在此資料集上啟用遙測。

預設值: True
start_date
必要
datetime

您想要以包容性方式查詢的開始日期。
end_date
必要
datetime

您想要以包容性方式查詢的結束日期。
cols
必要
List[str]

您想要擷取的資料行名稱清單。 無 會取得所有資料行。
limit
必要
int

to_pandas_dataframe () 只會載入「限制」的資料天數。 -1 表示沒有限制。
enable_telemetry
必要
bool

指出是否要傳送遙測。

備註

下列範例示範如何使用存取資料集。


   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>

執行時間環境。
min_date
必要

最小日期。
max_date
必要
datetime

最大日期。

傳回

類型 Description

篩選的資料框架。

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'