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Explorando os dataframes

Dataframes do Pandas são estruturas de dados tabulados que possuem uma série de funções e métodos que podem também ser aplicados com as tabelas do SCANTEC. Veja nos exemplos a seguir, diferentes formas de selecionar as colunas e plotar os dados de forma individual ou agrupada.

No exemplo abaixo, é feita a seleção da coluna referente à correleção de anomalias da temperatura absoluta em 850 hPa. Para isso, utiliza-se o método loc para fazer a localização da variável no dataframe. O método loc em um dataframe do Pandas indexa os valores da tabela a partir dos índices da linha e da coluna, respectivamente (loc[linha,coluna]):

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dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].loc[:,'temp:850']

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0     0.997
1     0.986
2     0.978
3     0.968
4     0.959
5     0.949
6     0.942
7     0.934
8     0.929
9     0.924
10    0.921
11    0.918
12    0.916
13    0.915
14    0.912
15    0.911
Name: temp:850, dtype: float64

O dataframe do Pandas permite também realizar a plotagem rápida da seleção realizada utilizando a função plot(). Veja no exemplo a seguir:

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dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].loc[:,['temp:850']].plot();

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Com o método loc, é possível também escolher mais do que uma coluna. Veja o exemplo a seguir e compare-o com o exemplo anterior:

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dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].loc[:,['temp:850', 'temp:500', 'temp:250']].plot();

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O método loc realiza a indexação a partir dos rótulos das colunas. Utilize o método iloc para realizar a subseleção a partir dos índices das linhas e colunas:

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axes = dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].iloc[:,2:5].plot()

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Quando múltiplas colunas são selecionadas, pode-se optar pela plotagem em grupo. Para isso, basta passar o argumento subplots=True para dentro da função plot():

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dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].loc[:,['temp:850', 'temp:500', 'temp:250']].plot(subplots=True);

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Veja a seguir o mesmo exemplo anterior, mas utilizando o método iloc:

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axes = dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].iloc[:,2:5].plot(subplots=True)

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Outras opções de plotagem com o Matplotlib podem ser passadas também para a função plot(), veja a seguir:

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axes = dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].iloc[:,1:-1].plot.line(subplots=True, figsize=(15,10), layout=(4,4), sharex=True)

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Com mais do que um experimento, é possível também plotá-los no mesmo gráfico. Veja a seguir como plotar duas colunas de dois dataframes diferentes (ie., duas tabelas do SCANTEC), no mesmo gráfico:

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df_exp1 = dTable['ACORX126_20200601002020081500T.scan'].loc[:,['temp:850']]
df_exp2 = dTable['ACORT126_20200601002020081500T.scan'].loc[:,['temp:850']]
ax = df_exp1.plot(label=['exp1', 'exp2'])
df_exp2.plot(ax=ax);

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