Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
Pythonプログラミングの練習として、天候に基づいて米国で最適な居住場所を見つけたいと考えました。データは50以上の空港から収集されており、各州に少なくとも1つの気象観測所のデータが含まれています。私はこのデータセットを使って2018年の各地点の中央露点を求めましたが、その他にも風速、気圧、降水量などの豊富なデータが含まれています。
内容
日付範囲は2018年1月1日から2018年12月31日です。
ほとんどの州では各州1つの観測所のデータが含まれていますが、ペンシルベニア州は2つの観測所のデータが含まれています。
また、アメリカ領サモアとプエルトリコの観測所のデータも含まれています。
ヒント
レポートタイプから"SOD "をフィルタリングすることをおすすめします。これは1日の終わりを示すマーカーです。
データセット内の(10)行のヘッダーをフィルタリングすることをおすすめします。これは複数のデータセットを結合した際に誤って残ったものです。
一部の列はテキスト/オブジェクトとして解釈されるため、値に文字"s"が含まれるものをフィルタリングすることをおすすめします。
謝辞
この地域気象データをCSVファイルとして公開してくれた米国海洋大気庁（NOAA）に感謝します。
https://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/
https://www.ncdc.noaa.gov/cdo-web/datatools/lcd
インスピレーション
2018年の気象データを他の年のデータと比較して、気候の実情を見ることに興味があります。気象データが公開されにくくなっていることが懸念されます。例えば、Weather Undergroundではもうデータリンクがありません。
また、米国の気候と他の国の気候を比較することにも興味があります。私は露点を使って、ある場所が一年を通してどれだけ快適であるかを判断しました。
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