跳转到主要内容

提供访问ARM数据示例/笔记本数据仓库的实用函数

项目描述

arm-test-data

CI PyPI Version Conda Version

一个与社区分享大气数据的地方,这些数据在大气辐射测量用户设施以及更广泛的范围内共享!

样本数据集

这些文件用作openradar示例/笔记本中的样本数据,并由arm-test-data包下载

  • 201509021500.bi
  • AAFNAV_COR_20181104_R0.ict
  • NEON.D18.BARR.DP1.00002.001.000.010.001.SAAT_1min.2022-10.expanded.20221107T205629Z.csv
  • NEON.D18.BARR.DP1.00002.001.sensor_positions.20221107T205629Z.csv
  • NEON.D18.BARR.DP1.00002.001.variables.20221201T110553Z.csv
  • anltwr_mar19met.data
  • ayp22199.21m
  • ayp22200.00m
  • brw21001.dat
  • brw_12_2020_hour.dat
  • brw_CCl4_Day.dat
  • co2_brw_surface-insitu_1_ccgg_MonthlyData.txt
  • ctd21125.15w
  • ctd22187.00t.txt
  • enametC1.b1.20221109.000000.cdf
  • gucmetM1.b1.20230301.000000.cdf
  • list_of_files.txt
  • maraosmetM1.a1.20180201.000000.nc
  • marirtsstM1.b1.20190320.000000.nc
  • marnavM1.a1.20180201.000000.nc
  • met_brw_insitu_1_obop_hour_2020.txt
  • met_lcl.nc
  • mosaossp2M1.00.20191216.000601.raw.20191216000000.ini
  • mosaossp2M1.00.20191216.130601.raw.20191216x193.sp2b
  • mosaossp2auxM1.00.20191217.010801.raw.20191216000000.hk
  • nsacloudphaseC1.c1.20180601.000000.nc
  • nsasurfspecalb1mlawerC1.c1.20160609.080000.nc
  • sgp30ebbrE13.b1.20190601.000000.nc
  • sgp30ebbrE32.b1.20191125.000000.nc
  • sgp30ebbrE32.b1.20191130.000000.nc
  • sgp30ecorE14.b1.20190601.000000.cdf
  • sgpaerich1C1.b1.20190501.000342.nc
  • sgpaosacsmE13.b2.20230420.000109.nc
  • sgpaosccn2colaE13.b1.20170903.000000.nc
  • sgpbrsC1.b1.20190705.000000.cdf
  • sgpceilC1.b1.20190101.000000.nc
  • sgpco2flx4mC1.b1.20201007.001500.nc
  • sgpdlppiC1.b1.20191015.120023.cdf
  • sgpdlppiC1.b1.20191015.121506.cdf
  • sgpirt25m20sC1.a0.20190601.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190101.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190102.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190103.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190104.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190105.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190106.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190107.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE13.b1.20210401.000000.csv
  • sgpmetE13.b1.yaml
  • sgpmetE15.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE31.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE32.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE33.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE34.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE35.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE36.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE37.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE38.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE39.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE40.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmetE9.b1.20190508.000000.cdf
  • sgpmet_no_time.nc
  • sgpmet_test_time.nc
  • sgpmfrsr7nchE11.b1.20210329.070000.nc
  • sgpmmcrC1.b1.1.cdf
  • sgpmmcrC1.b1.2.cdf
  • sgpmplpolfsC1.b1.20190502.000000.cdf
  • sgprlC1.a0.20160131.000000.nc
  • sgpsebsE14.b1.20190601.000000.cdf
  • sgpsirsE13.b1.20190101.000000.cdf
  • sgpsondewnpnC1.b1.20190101.053200.cdf
  • sgpstampE13.b1.20200101.000000.nc
  • sgpstampE31.b1.20200101.000000.nc
  • sgpstampE32.b1.20200101.000000.nc
  • sgpstampE33.b1.20200101.000000.nc
  • sgpstampE34.b1.20200101.000000.nc
  • sgpstampE9.b1.20200101.000000.nc
  • sodar.20230404.mnd
  • twpsondewnpnC3.b1.20060119.050300.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060119.112000.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060119.163300.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060119.231600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060120.043800.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060120.111900.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060120.170800.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060120.231500.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060121.051500.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060121.111600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060121.171600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060121.231600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060122.052600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060122.111500.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060122.171800.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060122.232600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060123.052500.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060123.111700.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060123.171600.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060123.231500.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060124.051500.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060124.111800.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060124.171700.custom.cdf
  • twpsondewnpnC3.b1.20060124.231500.custom.cdf
  • twpvisstgridirtemp.c1.20050705.002500.nc
  • vdis.b1

添加新数据集

要添加新的数据集文件,请按照以下步骤操作

  1. 将数据集文件添加到 data/ 目录
  2. 从命令行运行 python make_registry.py 脚本来更新位于 arm-test-data/registry.txt 的注册表文件
  3. 提交并将您的更改推送到GitHub

在笔记本和/或脚本中使用数据集

  • 确保您的环境中安装了 arm-test-data

    python -m pip install arm-test-data
    
    # or
    
    python -m pip install git+https://github.com/ARM-DOE/arm-test-data
    
    # or
    
    conda install -c conda-forge arm-test-data
    
  • 导入 DATASETS 并检查注册表以找出哪些数据集可用

    In [1]: from arm_test_data import DATASETS
    
    In [2]: DATASETS.registry_files
    Out[2]: ['sample_file.nc`]
    
  • 要获取感兴趣的数据文件,请使用 .fetch 方法并提供数据文件名。这将

    • 如果文件不存在,则下载并缓存文件。
    • 检索并返回本地路径
    In [4]: filepath = DATASETS.fetch('sample_data.nc')
    
    In [5]: filepath
    Out[5]: '/Users/mgrover/Library/Caches/arm-test-data/sample_sgp_data.nc'
    
  • 一旦您获得了本地文件路径,就可以使用它将数据集加载到pandas、xarray或您选择的任何包中

    In [6]: radar = pyart.io.read(filepath)
    

更改默认数据缓存位置

默认缓存位置(数据在本地系统上保存的位置)取决于操作系统。您可以使用 locate() 方法来识别它

from arm_test_data import locate
locate()

位置可以被ACT_TEST_DATA_DIR环境变量覆盖到指定的目标位置。

项目详情


下载文件

下载您平台对应的文件。如果您不确定选择哪个,请了解更多关于安装包的信息。

源分布

arm_test_data-0.0.12.tar.gz (17.1 kB 查看散列值)

上传时间

构建分布

arm_test_data-0.0.12-py3-none-any.whl (12.2 kB 查看散列值)

上传时间 Python 3

支持者