In [1]:
import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
from matplotlib import pyplot as plt
from dask.diagnostics import ProgressBar
import seaborn as sns
from matplotlib.colors import LogNorm
In [2]:
# resampling frequency in number of days
freq=2
In [32]:
# load preprocessed float data, and start the interpolation right here!!!!
var6 = "sst4"
var5 = "par"
var4 = "t865"
var3 = "kd490"
var2 = "cdm"
var1 = "chl"
vardist = "dist"
indir_prefix = "../data_collector_globcolour/output.data.interpolate/2017GDPfloat/" + "df_Globcolor_"
indir = indir_prefix + var1 + vardist + var2 + var3 + var4 + var5 + var6 + "_" + str(freq) + "d.csv"
floatDF_tmp = pd.read_csv(indir,index_col=0)
print(floatDF_tmp)
### plot for id 125776, which will be fit by LDS
plt.figure(figsize=(8,6))
floatDF_tmp[floatDF_tmp .id == 135776].plot(x='time', y ='sst4', title=('id - %d' % 135776) )
plt.show();
plt.close("all")
id time lat lon temp ve \
2740 10206 2002-07-04 16.229625 66.330375 NaN 13.064500
5480 10208 2002-07-04 13.891875 69.552375 NaN 8.505125
8220 11089 2002-07-04 16.354375 64.683750 27.954125 12.168000
10960 15703 2002-07-04 13.903250 69.583125 28.552250 8.685875
16440 27069 2002-07-04 20.169750 68.737500 29.012000 26.958750
21920 28842 2002-07-04 18.878875 60.694625 27.701750 10.499125
24660 34159 2002-07-04 12.548125 58.914250 NaN 27.354250
30140 34210 2002-07-04 6.476750 56.925000 26.694875 -9.666750
32880 34211 2002-07-04 8.602375 67.929125 28.278000 20.618125
35620 34212 2002-07-04 6.232000 64.750250 28.470750 14.641875
57540 34708 2002-07-04 10.167500 59.691500 27.185500 47.792000
63020 34710 2002-07-04 12.933625 49.905250 30.910625 -34.754625
65760 34714 2002-07-04 13.594750 63.649625 27.686625 38.417625
68500 34716 2002-07-04 7.491000 65.384500 28.801750 38.942875
71240 34718 2002-07-04 16.328750 72.396375 29.153625 21.462750
73980 34719 2002-07-04 17.764375 70.946250 28.922500 19.908500
76720 34720 2002-07-04 14.825375 69.187000 28.644250 10.269000
79460 34721 2002-07-04 17.190250 65.375250 27.943750 8.379375
82200 34722 2002-07-04 11.729625 70.472250 28.734000 10.214125
84940 34723 2002-07-04 16.749625 66.254750 28.475000 0.856250
643900 2134712 2002-07-04 9.742125 63.583375 27.970125 18.412375
2741 10206 2002-07-06 16.162625 66.489250 NaN 5.785500
5481 10208 2002-07-06 13.612125 69.713375 NaN 12.205750
8221 11089 2002-07-06 16.257125 64.871250 27.814125 12.088375
10961 15703 2002-07-06 13.629125 69.731500 28.564000 10.980875
16441 27069 2002-07-06 20.178125 69.169625 28.880500 26.281500
21921 28842 2002-07-06 18.739000 60.853750 27.637250 6.151625
24661 34159 2002-07-06 12.652750 59.301875 NaN 25.588000
30141 34210 2002-07-06 6.190250 56.802375 26.767625 -11.306375
32881 34211 2002-07-06 8.339625 68.264250 28.402750 20.324125
... ... ... ... ... ... ...
758976 63158530 2017-06-27 7.997625 57.333250 28.894000 23.081625
769936 63255180 2017-06-27 6.398625 63.172750 29.623625 14.311500
783636 63258900 2017-06-27 10.842000 67.534125 29.245750 11.606750
789116 63259180 2017-06-27 10.016625 70.727750 29.638375 16.026250
813776 63348720 2017-06-27 7.019250 59.563125 28.293500 16.261714
841176 64111550 2017-06-27 16.077625 67.230375 29.273250 11.756000
843916 64113560 2017-06-27 14.108875 62.652875 28.146125 4.833125
849396 64115560 2017-06-27 16.656250 73.162375 29.016250 12.874750
852136 64117500 2017-06-27 6.640500 71.276250 29.393625 14.076000
632937 147140 2017-06-29 11.545571 60.831429 28.257286 69.951333
638417 147144 2017-06-29 14.329714 70.836571 29.282000 18.335667
745277 62321990 2017-06-29 12.929125 61.603375 28.041750 25.157375
753497 63157510 2017-06-29 8.115125 60.306500 28.645750 15.762250
758977 63158530 2017-06-29 7.722750 57.568750 28.544625 5.937500
769937 63255180 2017-06-29 6.441750 63.398750 29.582375 15.888000
783637 63258900 2017-06-29 10.620143 67.673000 29.257714 11.542333
789117 63259180 2017-06-29 9.759875 70.961250 29.514125 16.910429
841177 64111550 2017-06-29 15.617125 67.449250 28.957125 15.281250
843917 64113560 2017-06-29 13.945625 62.713375 28.018750 2.225375
849397 64115560 2017-06-29 16.782375 73.270500 28.640875 1.515571
852137 64117500 2017-06-29 6.388125 71.361375 29.419250 1.644500
745278 62321990 2017-07-01 12.811000 61.820000 27.924000 NaN
753498 63157510 2017-07-01 8.179500 60.531000 28.568000 27.193000
758978 63158530 2017-07-01 7.426000 57.606000 28.339000 NaN
841178 64111550 2017-07-01 15.195875 67.680875 28.690625 13.977625
843918 64113560 2017-07-01 13.792625 62.749375 27.973625 -1.289625
852138 64117500 2017-07-01 6.087750 71.436125 29.238250 2.928875
841179 64111550 2017-07-03 15.032000 67.807000 28.605000 NaN
843919 64113560 2017-07-03 13.760000 62.716000 27.871000 NaN
852139 64117500 2017-07-03 5.869000 71.419000 29.169000 NaN
vn spd var_lat var_lon var_tmp chlor_a \
2740 -8.650875 15.915625 0.000724 0.002281 1000.000000 NaN
5480 -20.755000 22.603500 0.000052 0.000093 1000.000000 NaN
8220 -7.286875 14.582375 0.000076 0.000150 0.003688 NaN
10960 -20.195125 22.251500 0.000053 0.000098 0.074665 NaN
16440 7.891750 28.453250 0.000058 0.000108 0.001705 NaN
21920 -0.333875 23.813750 0.000118 0.000254 0.003176 NaN
24660 4.591750 28.099500 0.000063 0.000119 1000.000000 NaN
30140 -13.510125 17.964875 0.000081 0.000168 0.003670 0.278684
32880 -12.301625 24.182875 0.000047 0.000084 0.003506 0.044131
35620 13.108750 20.799125 0.000050 0.000090 0.003616 0.080219
57540 2.521375 47.992125 0.000052 0.000096 0.001837 0.341447
63020 24.402875 48.126875 0.000038 0.000067 0.001782 NaN
65760 12.527125 40.572875 0.000058 0.000109 0.001824 NaN
68500 -0.596250 39.294625 0.000052 0.000094 0.001819 0.059972
71240 -24.061500 32.457375 0.000048 0.000085 0.001687 NaN
73980 -7.665125 22.295250 0.000052 0.000094 0.001596 NaN
76720 -36.005250 37.705250 0.000061 0.000113 0.001838 NaN
79460 -9.067750 13.409375 0.000063 0.000120 0.001730 NaN
82200 -3.672500 11.342750 0.000067 0.000126 0.001757 NaN
84940 -18.028625 18.277250 0.000054 0.000097 0.001771 NaN
643900 -38.201500 43.777750 0.000077 0.000153 0.001873 0.294959
2741 -0.843625 5.920625 0.003351 0.013747 1000.000000 NaN
5481 -13.799125 18.548875 0.000053 0.000095 1000.000000 NaN
8221 -4.507000 13.862375 0.000067 0.000128 0.003478 NaN
10961 -13.594250 17.705125 0.000052 0.000095 0.085940 NaN
16441 -6.339500 27.692625 0.000054 0.000100 0.001633 NaN
21921 -9.741000 20.743375 0.000072 0.000140 0.003350 NaN
24661 8.732750 27.544625 0.000046 0.000082 1000.000000 NaN
30141 -22.919375 25.629375 0.000049 0.000090 0.003602 0.314455
32881 -18.374000 27.596750 0.000064 0.000120 0.003495 NaN
... ... ... ... ... ... ...
758976 -0.354875 25.096125 0.000323 0.000173 0.001763 NaN
769936 -2.392750 15.469375 0.000162 0.000075 0.002027 NaN
783636 -29.286625 31.665250 0.000350 0.000188 0.001893 NaN
789116 -21.843500 27.312750 0.001487 0.000982 0.001863 NaN
813776 6.473714 17.652143 0.018954 0.019842 0.002010 NaN
841176 -30.442125 33.551625 0.000003 0.000005 0.001684 NaN
843916 -10.537750 12.237625 0.000088 0.000043 0.001684 NaN
849396 -0.748125 14.893000 0.000003 0.000005 0.001684 NaN
852136 -16.882750 22.510000 0.000003 0.000005 0.001684 0.059847
632937 9.009667 73.304667 0.000030 0.000013 0.001614 NaN
638417 -8.413667 21.134333 0.000106 0.000045 0.001792 NaN
745277 -13.650750 28.625000 0.014405 0.013842 0.001855 NaN
753497 10.527000 21.550250 0.000012 0.000009 0.001796 NaN
758977 -30.928625 31.896250 0.000039 0.000019 0.001869 NaN
769937 3.841429 19.316571 0.000260 0.000145 0.001994 NaN
783637 -3.944333 13.488667 0.000901 0.000537 0.002055 NaN
789117 -13.129429 21.434429 0.001296 0.000834 0.001935 NaN
841177 -28.283750 32.795500 0.000012 0.000008 0.001684 NaN
843917 -10.275625 10.859125 0.000170 0.000080 0.001684 NaN
849397 20.525714 20.780571 0.000003 0.000005 0.001719 NaN
852137 -14.334875 15.014500 0.000003 0.000005 0.001684 0.117165
745278 NaN NaN 0.000225 0.000110 0.002443 NaN
753498 -0.191000 27.194000 0.000003 0.000006 0.002308 NaN
758978 NaN NaN 0.000004 0.000006 0.001725 NaN
841178 -24.009750 28.425250 0.000003 0.000005 0.001684 NaN
843918 -7.703625 10.490625 0.000096 0.000045 0.001684 NaN
852138 -24.823750 25.831125 0.000003 0.000005 0.001684 0.129258
841179 NaN NaN 0.000003 0.000005 0.001963 NaN
843919 NaN NaN 0.000120 0.000049 0.001963 NaN
852139 NaN NaN 0.000003 0.000005 0.001963 0.143444
dist cdm kd490 t865 par sst4
2740 669.094462 NaN NaN NaN 47.923180 NaN
5480 381.634170 NaN NaN NaN 51.034052 27.679999
8220 759.639217 NaN NaN NaN 52.906067 NaN
10960 379.974849 NaN NaN NaN 51.524086 26.326951
16440 174.394871 NaN NaN NaN 50.203349 26.866739
21920 253.275039 NaN NaN NaN 54.861405 25.931666
24660 475.149046 NaN NaN NaN 51.117493 23.185548
30140 717.169005 0.034828 0.075553 0.231067 52.225277 26.106709
32880 503.357294 0.013830 0.041403 0.220303 52.171309 26.824478
35620 879.863894 0.012120 0.047624 0.193239 51.108244 NaN
57540 620.314593 0.050359 0.089930 0.285262 53.915013 25.766874
63020 135.325991 NaN NaN 0.245261 54.884758 30.530624
65760 861.777223 NaN NaN NaN 54.546770 24.548584
68500 808.950315 0.013101 0.044580 0.206133 47.091596 27.967499
71240 100.401622 NaN NaN NaN 45.983428 26.124999
73980 216.312486 NaN NaN NaN 48.102122 28.239999
76720 478.001452 NaN NaN NaN 51.295903 27.593749
79460 658.640739 NaN NaN NaN 52.247438 27.090923
82200 186.783604 NaN NaN NaN 53.348359 27.518025
84940 629.181220 NaN NaN NaN 51.465204 NaN
643900 944.850749 0.028378 0.073700 0.188910 53.833452 26.827336
2741 664.618139 NaN NaN NaN 45.999142 25.738749
5481 348.333120 NaN NaN NaN 54.317229 27.260026
8221 769.212255 NaN NaN NaN 52.054965 26.151249
10961 348.018880 NaN NaN NaN 55.130127 26.892363
16441 141.091768 NaN NaN NaN 42.731578 26.858637
21921 276.020825 NaN NaN NaN 56.148271 26.451495
24661 517.278430 NaN NaN NaN 53.614442 26.247955
30141 740.570421 0.026439 0.082863 0.171619 52.371747 25.878650
32881 479.363290 NaN NaN NaN 50.322279 27.853989
... ... ... ... ... ... ...
758976 587.986975 NaN NaN NaN 51.330297 27.812369
769936 1054.032500 NaN NaN NaN 49.189395 28.109068
783636 499.406493 NaN NaN NaN 52.108387 28.037535
789116 169.780713 NaN NaN NaN 44.144026 27.769999
813776 822.155576 NaN NaN NaN 51.543574 27.088428
841176 628.044655 NaN NaN NaN 32.116936 27.989999
843916 745.935927 NaN NaN NaN 44.607526 NaN
849396 17.136265 NaN NaN NaN 39.340179 NaN
852136 159.683879 0.011766 0.042094 0.157581 42.678857 29.216249
632937 693.672520 NaN NaN NaN 49.764957 26.658746
638417 334.153489 NaN NaN NaN 37.735138 28.160668
745277 757.446262 NaN NaN NaN 47.959662 27.217637
753497 798.679404 NaN NaN NaN 48.465053 27.825140
758977 627.466002 NaN NaN NaN 50.780373 25.643298
769937 1028.994701 NaN NaN NaN 39.839596 27.619999
783637 486.946427 NaN NaN NaN 48.588089 27.625468
789117 147.538937 NaN NaN NaN 42.433365 28.358735
841177 635.573110 NaN NaN NaN 36.733939 NaN
843917 763.662046 NaN NaN NaN 44.859254 NaN
849397 4.057476 NaN NaN NaN 45.810532 NaN
852137 148.156734 0.014612 0.049723 0.147419 39.491911 29.101168
745278 783.625925 NaN NaN NaN 42.840548 25.446249
753498 813.960656 NaN NaN NaN 47.268986 27.499455
758978 657.697668 NaN NaN NaN 49.061629 27.632053
841178 620.963914 NaN NaN NaN 49.916371 NaN
843918 778.853086 NaN NaN NaN 43.884630 26.389999
852138 144.207918 0.012181 0.050860 0.120023 42.819039 28.769138
841179 607.056887 NaN NaN NaN 51.214138 NaN
843919 779.169800 NaN NaN NaN 48.219792 26.002942
852139 153.656073 0.013837 0.049952 0.253885 50.792459 28.652562
[16661 rows x 18 columns]
<matplotlib.figure.Figure at 0x10d13f828>
In [ ]:
# task 1 -- columns add to the data frame,
# chlor-a on the log-scale
# rate of chlor-a
# rate of log-scale chlor-a
# nondimensionalization => rescale rates into daily and weekly rates
# standarization of daily rates
#output???
# task 2 -- spatial plots on the chl_rate
#
# no need to add week number at this step? or add week number at this step and subset it later?
#
# no need to reduce the dataset to Nov-March? or reduce the dataset at this step
#
# task 3 -- reduce and plot the rate here?
In [47]:
# https://stackoverflow.com/questions/16780014/import-file-from-parent-directory
# https://stackoverflow.com/questions/16771894/python-nameerror-global-name-file-is-not-defined
import os, sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath("__file__"))))
from tools import chl_rates # del(chl_rates)
import importlib
importlib.reload(chl_rates)
print("\n ******* \[\]The Multilinear Interpolation Approach for %dD resampling******* \n" % (freq))
******* \[\]The Multilinear Interpolation Approach for 2D resampling*******
In [48]:
floatsDF_ChlRate = chl_rates.add_chl_rates_globcolour(floatDF_tmp, freq)
******* Take the Diff of chlor_a *******
*** the resampling freqency used for nondimensionalization is 2D ***
check the sum of the chlor_a_rate before the merge 35.40582932227814
check the sum of the chlor_a_rate after the merge 35.40582932227814
check the sum of the chlor_a_log_e_rate before the merge -55.23161675086747
check the sum of the chlor_a_log_e_rate after the merge -55.23161675086747
*******
summary of the rate of change of chlor_a
count 7114.000000
mean 0.004977
std 0.935299
min -16.659540
25% -0.016032
50% -0.001496
75% 0.011979
max 15.917828
Name: chl_rate, dtype: float64
*******
summary of the rate of change of log-scale chlor-a
count 7114.000000
mean -0.007764
std 0.197654
min -1.771734
25% -0.083692
50% -0.009153
75% 0.066157
max 2.063741
Name: chl_log_e_rate, dtype: float64
id time lat lon temp ve \
0 10206 2002-07-04 16.229625 66.330375 NaN 13.064500
1 10208 2002-07-04 13.891875 69.552375 NaN 8.505125
2 11089 2002-07-04 16.354375 64.683750 27.954125 12.168000
3 15703 2002-07-04 13.903250 69.583125 28.552250 8.685875
4 27069 2002-07-04 20.169750 68.737500 29.012000 26.958750
5 28842 2002-07-04 18.878875 60.694625 27.701750 10.499125
6 34159 2002-07-04 12.548125 58.914250 NaN 27.354250
7 34210 2002-07-04 6.476750 56.925000 26.694875 -9.666750
8 34211 2002-07-04 8.602375 67.929125 28.278000 20.618125
9 34212 2002-07-04 6.232000 64.750250 28.470750 14.641875
10 34708 2002-07-04 10.167500 59.691500 27.185500 47.792000
11 34710 2002-07-04 12.933625 49.905250 30.910625 -34.754625
12 34714 2002-07-04 13.594750 63.649625 27.686625 38.417625
13 34716 2002-07-04 7.491000 65.384500 28.801750 38.942875
14 34718 2002-07-04 16.328750 72.396375 29.153625 21.462750
15 34719 2002-07-04 17.764375 70.946250 28.922500 19.908500
16 34720 2002-07-04 14.825375 69.187000 28.644250 10.269000
17 34721 2002-07-04 17.190250 65.375250 27.943750 8.379375
18 34722 2002-07-04 11.729625 70.472250 28.734000 10.214125
19 34723 2002-07-04 16.749625 66.254750 28.475000 0.856250
20 2134712 2002-07-04 9.742125 63.583375 27.970125 18.412375
21 10206 2002-07-06 16.162625 66.489250 NaN 5.785500
22 10208 2002-07-06 13.612125 69.713375 NaN 12.205750
23 11089 2002-07-06 16.257125 64.871250 27.814125 12.088375
24 15703 2002-07-06 13.629125 69.731500 28.564000 10.980875
25 27069 2002-07-06 20.178125 69.169625 28.880500 26.281500
26 28842 2002-07-06 18.739000 60.853750 27.637250 6.151625
27 34159 2002-07-06 12.652750 59.301875 NaN 25.588000
28 34210 2002-07-06 6.190250 56.802375 26.767625 -11.306375
29 34211 2002-07-06 8.339625 68.264250 28.402750 20.324125
... ... ... ... ... ... ...
16631 63158530 2017-06-27 7.997625 57.333250 28.894000 23.081625
16632 63255180 2017-06-27 6.398625 63.172750 29.623625 14.311500
16633 63258900 2017-06-27 10.842000 67.534125 29.245750 11.606750
16634 63259180 2017-06-27 10.016625 70.727750 29.638375 16.026250
16635 63348720 2017-06-27 7.019250 59.563125 28.293500 16.261714
16636 64111550 2017-06-27 16.077625 67.230375 29.273250 11.756000
16637 64113560 2017-06-27 14.108875 62.652875 28.146125 4.833125
16638 64115560 2017-06-27 16.656250 73.162375 29.016250 12.874750
16639 64117500 2017-06-27 6.640500 71.276250 29.393625 14.076000
16640 147140 2017-06-29 11.545571 60.831429 28.257286 69.951333
16641 147144 2017-06-29 14.329714 70.836571 29.282000 18.335667
16642 62321990 2017-06-29 12.929125 61.603375 28.041750 25.157375
16643 63157510 2017-06-29 8.115125 60.306500 28.645750 15.762250
16644 63158530 2017-06-29 7.722750 57.568750 28.544625 5.937500
16645 63255180 2017-06-29 6.441750 63.398750 29.582375 15.888000
16646 63258900 2017-06-29 10.620143 67.673000 29.257714 11.542333
16647 63259180 2017-06-29 9.759875 70.961250 29.514125 16.910429
16648 64111550 2017-06-29 15.617125 67.449250 28.957125 15.281250
16649 64113560 2017-06-29 13.945625 62.713375 28.018750 2.225375
16650 64115560 2017-06-29 16.782375 73.270500 28.640875 1.515571
16651 64117500 2017-06-29 6.388125 71.361375 29.419250 1.644500
16652 62321990 2017-07-01 12.811000 61.820000 27.924000 NaN
16653 63157510 2017-07-01 8.179500 60.531000 28.568000 27.193000
16654 63158530 2017-07-01 7.426000 57.606000 28.339000 NaN
16655 64111550 2017-07-01 15.195875 67.680875 28.690625 13.977625
16656 64113560 2017-07-01 13.792625 62.749375 27.973625 -1.289625
16657 64117500 2017-07-01 6.087750 71.436125 29.238250 2.928875
16658 64111550 2017-07-03 15.032000 67.807000 28.605000 NaN
16659 64113560 2017-07-03 13.760000 62.716000 27.871000 NaN
16660 64117500 2017-07-03 5.869000 71.419000 29.169000 NaN
vn spd var_lat var_lon ... \
0 -8.650875 15.915625 0.000724 0.002281 ...
1 -20.755000 22.603500 0.000052 0.000093 ...
2 -7.286875 14.582375 0.000076 0.000150 ...
3 -20.195125 22.251500 0.000053 0.000098 ...
4 7.891750 28.453250 0.000058 0.000108 ...
5 -0.333875 23.813750 0.000118 0.000254 ...
6 4.591750 28.099500 0.000063 0.000119 ...
7 -13.510125 17.964875 0.000081 0.000168 ...
8 -12.301625 24.182875 0.000047 0.000084 ...
9 13.108750 20.799125 0.000050 0.000090 ...
10 2.521375 47.992125 0.000052 0.000096 ...
11 24.402875 48.126875 0.000038 0.000067 ...
12 12.527125 40.572875 0.000058 0.000109 ...
13 -0.596250 39.294625 0.000052 0.000094 ...
14 -24.061500 32.457375 0.000048 0.000085 ...
15 -7.665125 22.295250 0.000052 0.000094 ...
16 -36.005250 37.705250 0.000061 0.000113 ...
17 -9.067750 13.409375 0.000063 0.000120 ...
18 -3.672500 11.342750 0.000067 0.000126 ...
19 -18.028625 18.277250 0.000054 0.000097 ...
20 -38.201500 43.777750 0.000077 0.000153 ...
21 -0.843625 5.920625 0.003351 0.013747 ...
22 -13.799125 18.548875 0.000053 0.000095 ...
23 -4.507000 13.862375 0.000067 0.000128 ...
24 -13.594250 17.705125 0.000052 0.000095 ...
25 -6.339500 27.692625 0.000054 0.000100 ...
26 -9.741000 20.743375 0.000072 0.000140 ...
27 8.732750 27.544625 0.000046 0.000082 ...
28 -22.919375 25.629375 0.000049 0.000090 ...
29 -18.374000 27.596750 0.000064 0.000120 ...
... ... ... ... ... ...
16631 -0.354875 25.096125 0.000323 0.000173 ...
16632 -2.392750 15.469375 0.000162 0.000075 ...
16633 -29.286625 31.665250 0.000350 0.000188 ...
16634 -21.843500 27.312750 0.001487 0.000982 ...
16635 6.473714 17.652143 0.018954 0.019842 ...
16636 -30.442125 33.551625 0.000003 0.000005 ...
16637 -10.537750 12.237625 0.000088 0.000043 ...
16638 -0.748125 14.893000 0.000003 0.000005 ...
16639 -16.882750 22.510000 0.000003 0.000005 ...
16640 9.009667 73.304667 0.000030 0.000013 ...
16641 -8.413667 21.134333 0.000106 0.000045 ...
16642 -13.650750 28.625000 0.014405 0.013842 ...
16643 10.527000 21.550250 0.000012 0.000009 ...
16644 -30.928625 31.896250 0.000039 0.000019 ...
16645 3.841429 19.316571 0.000260 0.000145 ...
16646 -3.944333 13.488667 0.000901 0.000537 ...
16647 -13.129429 21.434429 0.001296 0.000834 ...
16648 -28.283750 32.795500 0.000012 0.000008 ...
16649 -10.275625 10.859125 0.000170 0.000080 ...
16650 20.525714 20.780571 0.000003 0.000005 ...
16651 -14.334875 15.014500 0.000003 0.000005 ...
16652 NaN NaN 0.000225 0.000110 ...
16653 -0.191000 27.194000 0.000003 0.000006 ...
16654 NaN NaN 0.000004 0.000006 ...
16655 -24.009750 28.425250 0.000003 0.000005 ...
16656 -7.703625 10.490625 0.000096 0.000045 ...
16657 -24.823750 25.831125 0.000003 0.000005 ...
16658 NaN NaN 0.000003 0.000005 ...
16659 NaN NaN 0.000120 0.000049 ...
16660 NaN NaN 0.000003 0.000005 ...
t865 par sst4 chlor_a_log_e chl_rate \
0 NaN 47.923180 NaN NaN NaN
1 NaN 51.034052 27.679999 NaN NaN
2 NaN 52.906067 NaN NaN NaN
3 NaN 51.524086 26.326951 NaN NaN
4 NaN 50.203349 26.866739 NaN NaN
5 NaN 54.861405 25.931666 NaN NaN
6 NaN 51.117493 23.185548 NaN NaN
7 0.231067 52.225277 26.106709 -1.277676 NaN
8 0.220303 52.171309 26.824478 -3.120588 NaN
9 0.193239 51.108244 NaN -2.522997 NaN
10 0.285262 53.915013 25.766874 -1.074562 NaN
11 0.245261 54.884758 30.530624 NaN NaN
12 NaN 54.546770 24.548584 NaN NaN
13 0.206133 47.091596 27.967499 -2.813881 NaN
14 NaN 45.983428 26.124999 NaN NaN
15 NaN 48.102122 28.239999 NaN NaN
16 NaN 51.295903 27.593749 NaN NaN
17 NaN 52.247438 27.090923 NaN NaN
18 NaN 53.348359 27.518025 NaN NaN
19 NaN 51.465204 NaN NaN NaN
20 0.188910 53.833452 26.827336 -1.220918 NaN
21 NaN 45.999142 25.738749 NaN NaN
22 NaN 54.317229 27.260026 NaN NaN
23 NaN 52.054965 26.151249 NaN NaN
24 NaN 55.130127 26.892363 NaN NaN
25 NaN 42.731578 26.858637 NaN NaN
26 NaN 56.148271 26.451495 NaN NaN
27 NaN 53.614442 26.247955 NaN NaN
28 0.171619 52.371747 25.878650 -1.156915 0.017885
29 NaN 50.322279 27.853989 NaN NaN
... ... ... ... ... ...
16631 NaN 51.330297 27.812369 NaN NaN
16632 NaN 49.189395 28.109068 NaN NaN
16633 NaN 52.108387 28.037535 NaN NaN
16634 NaN 44.144026 27.769999 NaN NaN
16635 NaN 51.543574 27.088428 NaN NaN
16636 NaN 32.116936 27.989999 NaN NaN
16637 NaN 44.607526 NaN NaN NaN
16638 NaN 39.340179 NaN NaN NaN
16639 0.157581 42.678857 29.216249 -2.815971 NaN
16640 NaN 49.764957 26.658746 NaN NaN
16641 NaN 37.735138 28.160668 NaN NaN
16642 NaN 47.959662 27.217637 NaN NaN
16643 NaN 48.465053 27.825140 NaN NaN
16644 NaN 50.780373 25.643298 NaN NaN
16645 NaN 39.839596 27.619999 NaN NaN
16646 NaN 48.588089 27.625468 NaN NaN
16647 NaN 42.433365 28.358735 NaN NaN
16648 NaN 36.733939 NaN NaN NaN
16649 NaN 44.859254 NaN NaN NaN
16650 NaN 45.810532 NaN NaN NaN
16651 0.147419 39.491911 29.101168 -2.144169 0.028659
16652 NaN 42.840548 25.446249 NaN NaN
16653 NaN 47.268986 27.499455 NaN NaN
16654 NaN 49.061629 27.632053 NaN NaN
16655 NaN 49.916371 NaN NaN NaN
16656 NaN 43.884630 26.389999 NaN NaN
16657 0.120023 42.819039 28.769138 -2.045949 0.006046
16658 NaN 51.214138 NaN NaN NaN
16659 NaN 48.219792 26.002942 NaN NaN
16660 0.253885 50.792459 28.652562 -1.941810 0.007093
chl_log_e_rate chl_rate_week chl_log_e_rate_week chl_rate_stand \
0 NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN
11 NaN NaN NaN NaN
12 NaN NaN NaN NaN
13 NaN NaN NaN NaN
14 NaN NaN NaN NaN
15 NaN NaN NaN NaN
16 NaN NaN NaN NaN
17 NaN NaN NaN NaN
18 NaN NaN NaN NaN
19 NaN NaN NaN NaN
20 NaN NaN NaN NaN
21 NaN NaN NaN NaN
22 NaN NaN NaN NaN
23 NaN NaN NaN NaN
24 NaN NaN NaN NaN
25 NaN NaN NaN NaN
26 NaN NaN NaN NaN
27 NaN NaN NaN NaN
28 0.060381 0.125197 0.422665 0.013801
29 NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ...
16631 NaN NaN NaN NaN
16632 NaN NaN NaN NaN
16633 NaN NaN NaN NaN
16634 NaN NaN NaN NaN
16635 NaN NaN NaN NaN
16636 NaN NaN NaN NaN
16637 NaN NaN NaN NaN
16638 NaN NaN NaN NaN
16639 NaN NaN NaN NaN
16640 NaN NaN NaN NaN
16641 NaN NaN NaN NaN
16642 NaN NaN NaN NaN
16643 NaN NaN NaN NaN
16644 NaN NaN NaN NaN
16645 NaN NaN NaN NaN
16646 NaN NaN NaN NaN
16647 NaN NaN NaN NaN
16648 NaN NaN NaN NaN
16649 NaN NaN NaN NaN
16650 NaN NaN NaN NaN
16651 0.335901 0.200616 2.351309 0.025321
16652 NaN NaN NaN NaN
16653 NaN NaN NaN NaN
16654 NaN NaN NaN NaN
16655 NaN NaN NaN NaN
16656 NaN NaN NaN NaN
16657 0.049110 0.042322 0.343771 0.001143
16658 NaN NaN NaN NaN
16659 NaN NaN NaN NaN
16660 0.052069 0.049653 0.364484 0.002263
chl_log_e_rate_stand
0 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 NaN
8 NaN
9 NaN
10 NaN
11 NaN
12 NaN
13 NaN
14 NaN
15 NaN
16 NaN
17 NaN
18 NaN
19 NaN
20 NaN
21 NaN
22 NaN
23 NaN
24 NaN
25 NaN
26 NaN
27 NaN
28 0.344767
29 NaN
... ...
16631 NaN
16632 NaN
16633 NaN
16634 NaN
16635 NaN
16636 NaN
16637 NaN
16638 NaN
16639 NaN
16640 NaN
16641 NaN
16642 NaN
16643 NaN
16644 NaN
16645 NaN
16646 NaN
16647 NaN
16648 NaN
16649 NaN
16650 NaN
16651 1.738723
16652 NaN
16653 NaN
16654 NaN
16655 NaN
16656 NaN
16657 0.287745
16658 NaN
16659 NaN
16660 0.302716
[16661 rows x 25 columns]
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
Content source: vyan2000/ocml-public
Similar notebooks: