通过

NoaaGfsWeather 类

代表国家海洋和大气管理局（NOAA）全球预报系统（GFS）数据集。

此数据集包含美国国家海洋和大气管理局（NOAA）由全球预报系统（GFS）生成的15天美国每小时天气预报数据（例如：温度、降水、风）。 有关此数据集的信息，包括列说明、访问数据集的不同方式和示例，请参阅 Microsoft Azure 开放数据集目录中的 NOAA 全局预测系统 。

初始化筛选字段。

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 None， default_start_date 则使用。

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 None， default_end_date 则使用。

默认值: 2018-01-01 00:00:00
cols
list[str]

要从数据集加载的列名称列表。 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 全局预测系统。

默认值: None
limit
int

一个值，指示要加载 to_pandas_dataframe()的数据天数。 如果未指定，则默认 -1 意味着加载的天数没有限制。

默认值: -1
enable_telemetry
bool

是否为此数据集启用遥测。

默认值: True
start_date
必需
datetime

要进行非独占查询的开始日期。
end_date
必需
datetime

要进行非独占查询的结束日期。
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

筛选时间。

filter

筛选时间。

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'