データファイル

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リリースには、UTF-8 の CSV と Parquet の表、各表の JSON スキーマ、LICENCE-DATA.md、SHA256SUMS があります。CSV の値がない場所は \N、Parquet では null です。数値は元の精度のままです。スキーマには各列の型、単位、意味、出典があります。

表と列

• bodies: id、kind、parent、nameEn、nameJa、radiusKm、flattening、massKg、gmKm3s2、surfaceGravityMs2、tiltDeg、rotationHours、poleRa、poleDec、colour。表面重力は GM を半径の二乗で割った値で、現地での測定値ではありません。
• orbital-elements: id、parent、elementKind、frame、epochMs、aAu、aKm、eccentricity、inclination、node、argumentPeriapsis、meanAnomaly、meanLongitudeRate、periapsisRate、nodeRate、acceleration、poleRa、poleDec、waveAmplitude、wavePeriodDays、wavePhase、source。角度は度です。速度と基準時の単位はスキーマを見てください。惑星には元データにある平均軌道長半径だけが入り、ほかの要素は空です。準惑星とその衛星は瞬間軌道要素、ほかの衛星は平均または近似した平均要素です。
• spacecraft: id、nameEn、nameJa、agency、launchMs、launchPrecision、launchSiteEn、launchSiteJa、launchVehicle、endMs、status、url、horizonsId、recordStartMs、recordEndMs、joins（JSON 配列）。
• spacecraft-events: craftId、order、kind、dateMs、precision、nameEn、nameJa、body、distanceKm。

コードは MIT ライセンスです。データには各出典の条件があり、正確なクレジットと条件は LICENCE-DATA.md にあります。再配布の条件が未確定の理論係数表は含めていません。

読み込み例

以下は未検証の例です。必要なツールは各自でインストールしてください。

Pandas:

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

Polars:

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

R:

bodies <- arrow::read_parquet("bodies.parquet")

Rust（Polars の parquet 機能を使用）:

use polars::prelude::*;
let bodies = ParquetReader::new(std::fs::File::open("bodies.parquet")?).finish()?;