データファイル

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GitHub Release から hoshi-stars-data-v<version>.zip または個別のファイルをダウンロードします。各表に UTF-8 の CSV、Parquet、<table>.schema.json があります。SHA256SUMS はファイルの SHA-256、LICENCE-DATA.md は出典と利用条件の一覧です。コードは MIT ですが、データにはそれぞれの出典の条件が残ります。Yale GCTP と Roman の境界表には、ライセンスの記載がありません。明示的な許可があるとは限らないので、再配布前に LICENCE-DATA.md を確認してください。

各 schema に、すべての列の型、単位、意味、出典があります。位置は別の記載がなければ度、固有運動はミリ秒角毎年です。CSV の \N は値なしです。aliases と otherIds は JSON 配列を文字列にしたものです。値なしを 0 として扱わないでください。近い星の距離を使うときは誤差と注意点も確認してください。

以下の JavaScript 以外の例は未テストです。ダウンロードしたファイルのあるフォルダーで実行してください。

Python と pandas:

import pandas as pd
stars = pd.read_csv("stars.csv", na_values=[r"\N"])
nearby = pd.read_parquet("nearby-stars.parquet")

Python と polars:

import polars as pl
stars = pl.read_csv("stars.csv", null_values=r"\N")
nearby = pl.read_parquet("nearby-stars.parquet")

R と arrow:

library(arrow)
stars <- read_parquet("stars.parquet")

Rust は Apache Arrow の parquet クレートと arrow 機能を使います。

use std::fs::File;
use parquet::arrow::arrow_reader::ParquetRecordBatchReaderBuilder;
let file = File::open("stars.parquet").unwrap();
let batches = ParquetRecordBatchReaderBuilder::try_new(file).unwrap().build().unwrap();
for batch in batches { println!("{}", batch.unwrap().num_rows()); }