File size: 4,303 Bytes
d6c2de5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
edc683f
 
d6c2de5
 
 
edc683f
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
d6c2de5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
---
language:
  - en
  - ru
tags:
  - weather
  - time-series
  - observations
license: mit
dataset_info:
  config_name: weather_observations
  features:
    - name: weather_observations_id
      dtype: int64
    - name: city_id
      dtype: int64
    - name: condition_id
      dtype: int64
    - name: temp
      dtype: float64
    - name: temp_min
      dtype: float64
    - name: temp_max
      dtype: float64
    - name: pressure
      dtype: int64
    - name: humidity
      dtype: int64
    - name: visibility
      dtype: int64
    - name: wind_speed
      dtype: float64
    - name: wind_deg
      dtype: int64
    - name: clouds_all
      dtype: int64
    - name: recorded_at
      dtype: timestamp[ns]
    - name: sunrise
      dtype: timestamp[ns]
    - name: sunset
      dtype: timestamp[ns]
    - name: created_at
      dtype: timestamp[ns]
---


# Weather Observations Dataset 🌤️

## Описание
Датасет содержит исторические данные о погоде, собранные в рамках учебного проекта по Data Engineering. Данные структурированы для анализа погодных условий и их изменений.

> **Примечание автора**: Это мой первый датасет в жизни. Пока он не очень большой, но это начало пути! 🤗

**Внимание:** Это исходная версия датасета без объединения с таблицами городов и условий.

## Структура данных
Данные представлены в таблице `weather_observations` со следующими полями:

| Имя поля | Тип данных | Описание |
|----------|------------|----------|
| `weather_observations_id` | SERIAL | Уникальный идентификатор записи (первичный ключ) |
| `city_id` | BIGINT | Ссылка на идентификатор города в таблице `cities` |
| `condition_id` | INT | Ссылка на идентификатор погодного условия в таблице `weather_conditions` |
| `temp` | DECIMAL(6,2) | Температура в градусах Цельсия |
| `temp_min` | DECIMAL(6,2) | Минимальная температура |
| `temp_max` | DECIMAL(6,2) | Максимальная температура |
| `pressure` | INT | Атмосферное давление в гПа |
| `humidity` | INT | Влажность в процентах |
| `visibility` | INT | Видимость в метрах |
| `wind_speed` | DECIMAL(5,2) | Скорость ветра в м/с |
| `wind_deg` | INT | Направление ветра в градусах |
| `clouds_all` | INT | Облачность в процентах |
| `recorded_at` | TIMESTAMP | Время записи наблюдения |
| `sunrise` | TIMESTAMP | Время восхода солнца |
| `sunset` | TIMESTAMP | Время захода солнца |
| `created_at` | TIMESTAMP | Время создания записи в базе данных |

## Связанные таблицы (схема базы данных)
Для полного понимания данных рекомендуется ознакомиться со структурой связанных таблиц:

### Таблица `cities`
```sql

CREATE TABLE cities (

    city_id SERIAL PRIMARY KEY,

    name VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,

    country INT REFERENCES country(id),

    lat DECIMAL(9,6) NOT NULL,

    lon DECIMAL(9,6) NOT NULL

);

```

### Таблица weather_conditions

```sql

CREATE TABLE weather_conditions (
    condition_id INT PRIMARY KEY,

    main INT REFERENCES weather_main_types(main_id),

    description TEXT NOT NULL,

    icon INT REFERENCES weather_icons(icons_id)

);

```


### Таблица weather_main_types
```sql

CREATE TABLE weather_main_types (

    main_id SERIAL PRIMARY KEY,

    main_name VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL

);

```

### Таблица country
```sql

CREATE TABLE country (

    id SERIAL PRIMARY KEY,

    name VARCHAR(40) NOT NULL

);

```