Solucionado
Eu estou trabalhando com duas variáveis diferentes (altura geopotencial e ventos), ambos são conceitos da área de ciências atmosféricas. Para eu conseguir plotar ambas variáveis em um mapa, eu poderia usar a função "to_frame" para junta-las em uma mesma tabela e então fazer a plotagem? Ou deveria fazer de outra função, como a função merge()?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá Federico! Tudo certinho por aí?
Depende do formato inicial dos seus dados.
Se suas variáveis estão em séries separadas e você deseja transformá-las em um DataFrame, você pode usar to_frame() para cada uma delas e depois concatenar esses DataFrames.
Já se suas variáveis estão em DataFrames diferentes e possuem uma chave comum para juntar (por exemplo, uma coluna de tempo ou localização), você pode usar merge().
As duas abordagens são válidas. A escolha depende muito do seu caso específico.
Abração!
Os dados estão em netCDF ( biblioteca livre, que possui funções de manipulação de dados armazenados em matrizes que contêm dimensões, variáveis e metadados).
Como são dois arquivos netCDF diferentes, eles tem dimensões, variáveis e metadados diferentes. Eu devo primeiro passar para CSV, para então usar uma das duas funções (toframe() ou merge())?
Entendi,
não precisa converter para csv, necessariamente. Você pode utilizar a biblioteca xarray para carregar os dados, e então convertê-los para dataframe com pandas.
Essa biblioteca é bastante utilizada para lidar com dados multidimensionais em Python, inclusive, já vi sendo utilizada com dados climáticos. Dá uma olhada na documentação e veja se faz sentido para o seu caso.
Inclusive, encontrei esse repositório no Github do instituto de Geociência do governo da Austrália e achei super legal! Tem vários notebooks que podem te dar uma luz em como lidar com seus dados.
Okk, muito obrigado Larissa!