Análise exploratória de dados com xarray

Xarray facilita o trabalho com dados multidimensionais, assim como pandas facilita o trabalho com dados tabulares. E o melhor: o Xarray pode usar Dask em segundo plano para ajudar você a processar os dados de forma rápida e eficiente.

Você recebeu a tarefa de analisar ainda mais o conjunto de dados de clima europeu. Agora que você sabe usar Xarray, vai começar fazendo uma análise exploratória.

xarray já foi importado para você como xr.

Este exercício faz parte do curso

Programação Paralela com Dask em Python

Ver curso

Instruções do exercício

Usando a função open_zarr() do Xarray, abra o conjunto de dados "data/era_eu.zarr".
Usando o método .isel() do DataSet, selecione o índice zero na coordenada time.
Selecione a variável 'temp' do índice zero de ds_sel e faça o plot em ax1.
Selecione a variável 'precip' do índice zero de ds_sel e faça o plot em ax2.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()

Editar e executar o código