Analyse exploratoire des données avec xarray
Xarray facilite le travail avec des données multidimensionnelles, tout comme pandas simplifie le travail avec des données tabulaires. Mieux encore, Xarray peut utiliser Dask en arrière-plan pour traiter les données rapidement et efficacement.
On vous a confié l'analyse plus approfondie de l'ensemble de données météorologiques européens. Maintenant que vous savez utiliser Xarray, commencez par réaliser une analyse exploratoire des données.
xarray a été importé pour vous sous le nom xr.
Cette activité fait partie du cours
Programmation parallèle avec Dask en Python
Instructions de l’exercice
- Avec la fonction
open_zarr()de Xarray, ouvrez l'ensemble de données"data/era_eu.zarr". - À l'aide de la méthode
.isel()du DataSet, sélectionnez l'indice zéro sur la coordonnéetime. - Sélectionnez la variable
'temp'à partir de l'indice zérods_selet tracez-la surax1. - Sélectionnez la variable
'precip'à partir de l'indice zérods_selet tracez-la surax2.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()