xarray로 탐색적 데이터 분석
Xarray는 표 형식 데이터를 다루기 쉽게 해 주는 pandas처럼, 다차원 데이터를 훨씬 쉽게 다룰 수 있게 해 줍니다. 게다가 Xarray는 백그라운드에서 Dask를 사용해 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있어요.
여러분은 유럽 기상 데이터셋을 더 자세히 분석하는 임무를 맡았습니다. 이제 Xarray 사용법을 익혔으니, 탐색적 데이터 분석부터 시작해 보겠습니다.
xarray는 xr로 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍
연습 안내
- Xarray의
open_zarr()함수를 사용해"data/era_eu.zarr"데이터셋을 여세요. - DataSet의
.isel()메서드를 사용하여time좌표의 0번째 인덱스를 선택하세요. - 0번째 인덱스에서 선택한
ds_sel에서'temp'변수를 선택해ax1에 그리세요. - 0번째 인덱스에서 선택한
ds_sel에서'precip'변수를 선택해ax2에 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()