Análisis exploratorio de datos con xarray

Xarray facilita el trabajo con datos multidimensionales, igual que pandas facilita el trabajo con datos tabulares. Lo mejor es que Xarray puede usar Dask en segundo plano para ayudarte a procesar los datos de forma rápida y eficiente.

Te han encargado analizar con más detalle el conjunto de datos meteorológicos de Europa. Ahora que sabes usar Xarray, empezarás con algo de análisis exploratorio de datos.

Se ha importado xarray como xr.

Este ejercicio forma parte del curso

Programación paralela con Dask en Python

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Instrucciones del ejercicio

Usando la función open_zarr() de Xarray, abre el conjunto de datos "data/era_eu.zarr".
Con el método .isel() del DataSet, selecciona el índice cero en la coordenada time.
Selecciona la variable 'temp' del índice cero ds_sel y represéntala en ax1.
Selecciona la variable 'precip' del índice cero ds_sel y represéntala en ax2.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Open the ERA5 dataset
ds = ____.____("____")

# Select the zeroth time in the DataSet
ds_sel = ds.____(____=____)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2, figsize=(8, 3))

# Plot the zeroth temperature field on ax1
____[____].____(ax=____)

# Plot the zeroth precipitation field on ax2
____[____].____(ax=____)
plt.show()

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