------------------------------ FRANÇAIS (English will follow) ------------------------------

# Codes pour filtrer et convertir en fichier .csv les fichier .nc, et visualiser les données SciSat pour le Space Apps Challenge Covid19 du 2-4 Octobre 2020. 

Le script python “SciSatData_FileConverter.py" traite les données et sélectionne les variables voulues dans le tableau, pour ensuite les convertir en fichiers de type csv et sortir un exemple de visualisation (histogramme).

Droit d'auteur (C) Mai 2020 Gouvernement du Canada 
Créé par Camille Roy, Agence Spatiale Canadienne
Dernière modification le 2020-09-28

## Données SciSat

Pour les fichiers avec le paramètre ‘CO2_flag’, les valeurs de 2 et 4 indiquent des données disponibles pours l’analyse scientifique. Les valeurs de 1,3 et 5 indiquent que les données ne sont pas disponibles pours l’analyse scientifique.

Les données ont été filtrées pour enlever les données qui ne dont pas disponible pour l’analyse scientifique (à l’exclusion du ‘CO2_flag’ décrit ci-dessus). Il est important de noter que les données peuvent cependant contenir des valeurs aberrantes. L’approche la plus simple pour enlever ces valeurs est de trouver l’écart-type des données à une altitude spécifier et d’enlever tout les résultats de plus de trois fois l’écart-type de l’a moyenne, mais des alternatives peuvent être plus appropriées donnée un ficher spécifique. 



------------------------------ ENGLISH (Français précède) ------------------------------
# Short code to filter and convert SciSat data from .nc files to .csv files, as well as visualize them for the Covid19 Space Apps Challenge of October 2-4, 2020.

The python script “SciSatData_FileConverter.py" filters the data to select the needed variables, and converts it in .csv files, as well as produced a visualization (histogram)  of the data.

Copyright (C) May 2020 Government of Canada 
Created by Camille Roy, Canadian Space Agency
Last modified on 2020-09-28


## SciSat Data

For files with the parameter CO2_flag, flag values of of 2 and 4 indicate data that is available for scientific analysis.  Flag values of 1,3 and 5 indicates that the data is not available for scientific analysis. 

The data was filtered to remove data that is not available for scientific analysis (excluding CO2_flag as described above). It is important to note that the data may still contain outliers though. The simplest approach to remove outliers is to find the standard deviation of the data at a given altitude and remove all results more than three times the standard deviation away from the average but alternatives may be more appropriate given the dataset.