Analyse exploratoire des données avec xarray
Xarray facilite le travail avec des données multidimensionnelles, tout comme pandas facilite le travail avec les données tabulaires. Cerise sur le gâteau, Xarray peut utiliser Dask en arrière-plan pour traiter les données rapidement et efficacement.
Votre mission est d’analyser plus en profondeur le jeu de données météorologiques européens. Maintenant que vous savez utiliser Xarray, commencez par une analyse exploratoire des données.
xarray a été importé pour vous sous le nom xr.
Cet exercice fait partie du cours
Programmation parallèle avec Dask en Python
Instructions
- À l’aide de la fonction
open_zarr()de Xarray, ouvrez le jeu de données"data/era_eu.zarr". - En utilisant 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 cet exemple de code.
# 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()