GBM, LAT LLE and Swift Catalogs¶

Using 3ML's catalog and data downloading tools, it is easy to build an analysis for either a single or multiple GRBs from start to finish.

Here, we demostrate how we can search the catalogs for trigger information and then use this to perform analysis. Currently, Swift analysis is performed with the Generic OGIPLike or XRTLike plugin only and no data dowloaders are provided. In the future, a more capable Swift plugin can be included.

In [1]:

%matplotlib inline
%matplotlib notebook

from astropy.time import Time

from threeML import *

get_available_plugins()

Configuration read from /Users/jburgess/.threeML/threeML_config.yml
Available plugins:

SwiftXRTLike for Swift XRT
FermiGBMTTELike for Fermi GBM TTE (all detectors)
OGIPLike for All OGIP-compliant instruments
FermiLATLLELike for Fermi LAT LLE
XYLike for n.a.

GBM catalog¶

The 3ML GBM catalog allows you to search via cones on the sky, trigger names, T90s, date ranges and model parameters.

In [2]:

gbm_catalog = FermiGBMBurstCatalog()

Searching cones on the sky¶

We can perform a cone search for a given Ra and Dec to see what GRBs are in this region of the sky.

In [3]:

gbm_catalog.cone_search(ra=0,dec=0,radius=10)

Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&SR=10.0&DEC=0.0&RA=0.0&VERB=3 [Done]

Out[3]:

name	ra	dec	trigger_time	t90
	deg	deg	mjd	s
object	float64	float64	float64	float64
GRB080810549	356.800	0.320	54688.5487567	107.457
GRB090703329	0.770	9.680	55015.3291953	8.960
GRB100612726	352.000	-1.830	55359.7264598	8.576
GRB100924165	0.672	7.004	55463.1653740	9.024
GRB110729142	353.390	4.970	55771.1424297	408.582
GRB110921444	6.090	-5.830	55825.4436135	149.507
GRB111113410	4.320	-7.520	55878.4098583	15.360
GRB120624309	4.773	7.167	56102.3086266	0.640
GRB121122870	355.450	6.340	56253.8700119	125.439
GRB130628531	6.290	-5.070	56471.5305801	21.504
GRB140106345	2.340	-8.750	56663.3449463	33.024
GRB140406120	357.550	5.630	56753.1196037	109.312
GRB140918379	356.180	-0.540	56918.3791791	165.632
GRB150724782	351.920	3.670	57227.7816865	37.889
GRB150911315	355.280	-2.900	57276.3145181	41.728
GRB160215773	356.790	1.730	57433.7732684	141.314
GRB160503567	0.540	-1.930	57511.5670371	59.392

Or perhaps we want to know the GRBs around the Crab nebula:

In [5]:

gbm_catalog.search_around_source('Crab',radius=5)

Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermigbrst&SR=5.0&DEC=22.0144947866&RA=83.6330906247&VERB=3 [Done]

Out[5]:

(83.63309062468973, 22.014494786634714, <Table masked=True length=4>
     name        ra     dec    trigger_time   t90   
                deg     deg        mjd         s    
    object    float64 float64    float64    float64 
 ------------ ------- ------- ------------- --------
 GRB090612619  81.030  17.710 54994.6186400   42.433
 GRB090907808  81.060  20.500 55081.8081884    0.832
 GRB100130777  78.570  20.830 55226.7767993   86.018
 GRB100915243  85.394  25.095 55454.2428196    7.936)

Searching on T90 and time¶

Perhaps we want to analyze all short GRBs or GRBs in a specific date range.

First let's search on T90:

In [4]:

gbm_catalog.query("2<t90<10")

Out[4]:

name	ra	dec	trigger_time	t90
object	float64	float64	float64	float64
GRB080714086	41.900	8.500	54661.0862506	5.376
GRB080715950	214.700	9.900	54662.9504649	7.872
GRB080806584	94.600	57.800	54684.5841575	2.304
GRB080808451	107.400	-33.800	54686.4514267	4.352
GRB080816989	289.500	-6.800	54694.9888274	4.608
GRB080817720	80.200	-17.100	54695.7202259	4.416
GRB080821332	238.600	32.600	54699.3315565	5.888
GRB080824909	122.400	-2.800	54702.9089668	7.424
GRB080828189	221.300	-12.300	54706.1890193	3.008
GRB080829790	221.900	3.200	54707.7900049	7.68
...	...	...	...	...
GRB160929529	340.230	22.790	57660.5288005	4.864
GRB161001045	79.150	-55.360	57662.0453324	2.24
GRB161012637	160.430	-74.280	57673.6369775	6.4
GRB161128216	262.430	-46.050	57720.2164965	6.912
GRB161207224	294.810	-9.930	57729.2241632	8.192
GRB161210524	283.120	63.050	57732.5235458	2.304
GRB161212652	24.940	68.230	57734.6520761	2.816
GRB161217128	216.630	51.980	57739.1276133	3.584
GRB161227498	79.500	39.150	57749.4981275	2.56
GRB170101374	157.490	28.900	57754.3740036	2.304

We can also search MJD or UTC. The GBM catalog uses MJD to index time. We can use astroy's time module to convert from UTC to MJD:

In [6]:

mjd = Time(['2010-01-01T00:00:00','2011-01-01T00:00:00']).mjd
gbm_catalog.query(' %f <trigger_time < %f' % tuple(mjd))

Out[6]:

name	ra	dec	trigger_time	t90
object	float64	float64	float64	float64
GRB100101028	307.320	-27.000	55197.0276543	2.816
GRB100101988	70.660	18.690	55197.9876757	1.984
GRB100107074	6.310	-21.240	55203.0739799	0.576
GRB100111176	247.048	15.551	55207.1755752	19.52
GRB100112418	240.140	-75.100	55208.4175643	23.04
GRB100116897	305.020	14.450	55212.8965306	102.53
GRB100117879	11.260	-1.594	55213.8793943	0.256
GRB100118100	9.260	-37.370	55214.0996956	9.216
GRB100122616	79.200	-2.710	55218.6164041	22.529
GRB100126460	338.370	-18.740	55222.460476	10.624
...	...	...	...	...
GRB101223834	250.550	48.220	55553.8335428	56.065
GRB101224227	285.926	45.715	55554.2272438	1.728
GRB101224578	289.140	-55.250	55554.5784517	44.737
GRB101224614	290.160	34.460	55554.6135756	25.601
GRB101224998	325.170	-38.660	55554.9983211	18.688
GRB101225377	60.680	32.770	55555.3770081	81.218
GRB101227195	186.790	-83.550	55557.1947768	95.488
GRB101227406	240.500	-24.500	55557.406326	153.347
GRB101227536	150.870	-49.440	55557.5359513	28.864
GRB101231067	191.710	17.640	55561.0672524	23.613

Searching on parameter space¶

We can also make selections on energy fluxes or model parameters.

GBM catalog fluxes depend on the model and the interval in which that model was fitted.

In [45]:

gbm_catalog.query("pflx_band_alpha < -2./3. & pflx_band_ergflux > 1E-5")

Out[45]:

name	ra	dec	trigger_time	t90
object	float64	float64	float64	float64
GRB090424592	189.500	16.800	54945.591767	14.144
GRB090618353	293.990	78.358	55000.3530863	112.386
GRB090902462	264.939	27.325	55076.4619018	19.328
GRB101014175	26.940	-51.070	55483.1749146	449.415
GRB110301214	229.350	29.400	55621.2143874	5.693
GRB110529034	118.330	67.910	55710.0338295	0.512
GRB110825102	44.896	15.407	55798.1019784	62.465
GRB111222619	179.193	69.036	55917.6193868	0.32
GRB120624309	4.773	7.167	56102.3086266	0.64
GRB130504978	91.630	3.834	56416.9784435	73.217
...	...	...	...	...
GRB140329295	145.698	-32.229	56745.2948881	21.504
GRB150118409	240.240	-35.750	57040.408539	40.193
GRB150213001	95.290	-4.850	57066.0012581	4.096
GRB150330828	329.260	49.970	57111.8280239	153.859
GRB150627183	117.490	-51.560	57200.182913	64.577
GRB160422499	41.260	-58.220	57500.4993149	12.288
GRB160509374	310.100	76.000	57517.3741461	369.67
GRB160625945	308.300	6.900	57564.9446328	454.665
GRB160720767	42.650	75.680	57589.7666319	78.849
GRB160821857	171.248	42.343	57621.8572921	43.009

Searching for triggers¶

We can also search for specific triggers

In [5]:

gbm_catalog.query_sources("GRB080916009",'GRB100204024')

Out[5]:

name	ra	dec	trigger_time	t90
object	float64	float64	float64	float64
GRB080916009	119.800	-56.600	54725.0088613	62.977
GRB100204024	50.780	-47.890	55231.0235364	136.195

Let's look at what a search can give us:¶

The matching criteria can be used to extract information about the analysis as well as for setting up your own analysis.

For example, we can look at the duration information from each GRB in our last search:

In [6]:

gbm_catalog.result[['t90','t50']]

Out[6]:

	t90	t50
name
GRB080916009	62.977	32.000
GRB100204024	136.195	21.504

To automate or repeat an analysis, it is good to know the values of source/background selections that were used in the catalog. These are extracted into a dictionary.

In [7]:

det_info = gbm_catalog.get_detector_information()

Let's examine what we have for GRB080916C.

We'll find the background selections and source (both peak and fluence) stored in a format readable by 3ML.

Additonally, we have the detectors used for catalog spectral analysis.

In [8]:

det_info['GRB080916009']

Out[8]:

{'background': {'full': '-40.100000--6.250000,105.210000-146.350000',
  'post': '105.210000-146.350000',
  'pre': '-40.100000--6.250000'},
 'best fit model': {'fluence': 'sbpl', 'peak': 'comp'},
 'detectors': array(['n3', 'n4', 'b0'], 
       dtype='|S2'),
 'source': {'fluence': '1.280000-64.257000', 'peak': '2.048000-3.072000'},
 'trigger': 'bn080916009'}

Downloading data¶

We can now get the data now and have a look ourselves. Using the information from the search, we can get the TTE and RSP files needed via the GBM data downloader.

In [9]:

gbm_data = download_GBM_trigger_data(trigger_name=det_info['GRB080916009']['trigger'],
                                      detectors=det_info['GRB080916009']['detectors'],
                                      destination_directory='gbm/bn080916009',
                                      compress_tte=True)

We now have our data locally downloaded from the HEASARC servers. This gets the most current version of the files and prefers RSP2 to RSP. You can of course use other methods to obtain earlier versions or differnt DRM types.

We can see where they are stored:

If the data already exist in that location, the downloader will skip them.

Making an analysis¶

Now we have everything we need to make an analysis. We just need to create our plugins and set our models.

Getting a model from the selection¶

3ML's GBM catalog will build a model for you from the HEASARC values. We simply choose the model and interval we want, i.e., Band, Comt, PL, SBPL and either peak or fluence interval.

Here we will use the best fit model (SBPL) for the fluence interval.

In [10]:

interval = 'fluence'

models = gbm_catalog.get_model(model=det_info['GRB080916009']['best fit model'][interval],interval=interval)

In [11]:

models['GRB080916009']

Out[11]:

Model summary:

	N
Point sources	1
Extended sources	0
Particle sources	0

Free parameters (5):

	value	min_value	max_value	unit
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.K	0.0122397	0	None	1 / (cm2 keV s)
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.alpha	-1.13938	-1.5	2
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.break_energy	301.647	10	None	keV
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.break_scale	0.3	0	10
GRB080916009.spectrum.main.SmoothlyBrokenPowerLaw.beta	-2.08541	-5	-1.6

Fixed parameters (3):
(abridged. Use complete=True to see all fixed parameters)

Linked parameters (0):

(none)

3ML Analysis¶

Plugin setup¶

Let's build some plugins

In [12]:

det = 'n3'

nai3 = FermiGBMTTELike(name=det,
                       source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence'],
                       background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                       tte_file=gbm_data[det]['tte'],
                       rsp_file=gbm_data[det]['rsp'])

det = 'n4'

nai4 = FermiGBMTTELike(name=det,
                       source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence'],
                       background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                       tte_file=gbm_data[det]['tte'],
                       rsp_file=gbm_data[det]['rsp'])

det = 'b0'

bgo0 = FermiGBMTTELike(name=det,
                       source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence'],
                       background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                       tte_file=gbm_data[det]['tte'],
                       rsp_file=gbm_data[det]['rsp'])


nai3.set_active_measurements('8-900')
nai4.set_active_measurements('8-900')
bgo0.set_active_measurements('250-42000')

WARNING UserWarning: No TLMIN keyword found. This DRM does not follow OGIP standards. Assuming TLMIN=1


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING UserWarning: The time interval -40.100000--6.250000 started before the first arrival time (-25.943198), so we are changing the intervals to -25.943198--6.250000

Auto-determined polynomial order: 0


Unbinned 0-order polynomial fit with the Nelder-Mead method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian

WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING UserWarning: The time interval -40.100000--6.250000 started before the first arrival time (-25.943522), so we are changing the intervals to -25.943522--6.250000

Auto-determined polynomial order: 0


Unbinned 0-order polynomial fit with the Nelder-Mead method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian

WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Maximum MC energy is smaller than maximum EBOUNDS energy


WARNING RuntimeWarning: Minimum MC energy is larger than minimum EBOUNDS energy


WARNING UserWarning: The time interval -40.100000--6.250000 started before the first arrival time (-25.943228), so we are changing the intervals to -25.943228--6.250000

Auto-determined polynomial order: 1


Unbinned 1-order polynomial fit with the Nelder-Mead method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian
Range 8-900 translates to channels 4-124
Now using 121 channels out of 128
Range 8-900 translates to channels 3-123
Now using 121 channels out of 128
Range 250-42000 translates to channels 1-125
Now using 125 channels out of 128

In [13]:

threeML_config['gbm']['selection color'] = 'r'
nai3.view_lightcurve(stop=100)

Model setup¶

We can use the model from the catalog and combine with the data into a JointLikelihood.

In [14]:

data_list = DataList(nai3,nai4,bgo0)

jl = JointLikelihood(models['GRB080916009'], data_list=data_list)

# Now we can fit

res = jl.fit()

Best fit values:

	Best fit value	Unit
GRB080916009...K	0.01452 +/- 0.00021	1 / (cm2 keV s)
GRB080916009...alpha	-1.101 +/- 0.016
GRB080916009...beta	-1.94 +/- 0.05
GRB080916009...break_energy	173 +/- 14	keV
GRB080916009...break_scale	0.11 +/- 0.05

NOTE: errors on parameters are approximate. Use get_errors().


Correlation matrix:

1.00	0.74	-0.56	-0.02	0.15
0.74	1.00	-0.41	0.13	0.07
-0.56	-0.41	1.00	0.58	-0.81
-0.02	0.13	0.58	1.00	-0.53
0.15	0.07	-0.81	-0.53	1.00

Values of -log(likelihood) at the minimum:

	-log(likelihood)
total	3225.434784
n3	1063.632870
n4	1046.713156
b0	1115.088758

In [15]:

_ = display_ogip_model_counts(jl,min_rate=5,step=False)

LLE Catalog¶

Searching¶

Similar to the GBM catalog, we can search LAT LLE triggers with the LLE catalog:

In [26]:

lle_catalog = FermiLLEBurstCatalog()

Building cache for fermille.

We can perform cone, time, and trigger searches just like as with the GBM catalog. Currently, no T90 searches are available.

In [21]:

lle_catalog.cone_search(0,0,30)

Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermille&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=fermille&SR=30.0&DEC=0.0&RA=0.0&VERB=3 [Done]

Out[21]:

name	ra	dec	trigger_time	trigger_type
	deg	deg	mjd
object	float64	float64	float64	object
GRB131231198	10.110	-2.420	56657.1981028	GRB
SFLARE140225029	337.908	-9.260	56713.0287958	SFLARE
GRB150510139	16.160	4.790	57152.1388164	GRB

In [27]:

lle_catalog.query_sources('GRB080916009')

Out[27]:

name	ra	dec	trigger_time	trigger_type
object	float64	float64	float64	str3
GRB080916009	119.800	-56.600	54725.0088613	GRB

In [28]:

lle_catalog.result.loc['GRB080916009']['trigger_name']

Out[28]:

'bn080916009'

Downloading LLE data¶

With the 3ML LLE plugin, we no longer need PHA files. Therefore, the 3ML LLE downloader will get the LLE event file and associated LLE RSP (if it exists) as well as the FT2 file.

In [29]:

lle_data_info = download_LLE_trigger_data(lle_catalog.result.loc['GRB080916009']['trigger_name'],destination_directory='lat')

Widget Javascript not detected.  It may not be installed properly. Did you enable the widgetsnbextension? If not, then run "jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension"

In [30]:

lle_data_info

Out[30]:

cspec: !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_cspec_bn080916009_v10.pha'
ft2: !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_pt_bn080916009_v10.fit'
!!python/unicode 'lle': !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_lle_bn080916009_v10.fit'
rsp: !!python/unicode '/Users/jburgess/coding/3ML/examples/lat/gll_cspec_bn080916009_v10.rsp'

Analysis with GBM and LLE data¶

Analyze the LLE data you have just downloaded along with GBM data

In [31]:

lle = FermiLATLLELike('LLE',
                      lle_file=lle_data_info['lle'],
                      rsp_file=lle_data_info['rsp'],
                      ft2_file=lle_data_info['ft2'],
                      background_selections=det_info['GRB080916009']['background']['full'],
                      source_intervals=det_info['GRB080916009']['source']['fluence']
                     )

Auto-determined polynomial order: 1

Widget Javascript not detected.  It may not be installed properly. Did you enable the widgetsnbextension? If not, then run "jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension"

Binned 1-order polynomial fit with the Powell method


Auto-probed noise models:
- observation: poisson
- background: gaussian

In [32]:

lle.view_lightcurve(stop=100)

lle.set_active_measurements('50000-100000')

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-8d927b1d7f46> in <module>()
      1 lle.view_lightcurve(stop=100)
      2 
----> 3 lle.set_active_measurements('50000-100000')

/Users/jburgess/coding/3ML/threeML/plugins/OGIPLike.pyc in set_active_measurements(self, *args, **kwargs)
    379                     else:
    380 
--> 381                         idx[i] = self._rsp.energy_to_channel(float(s))
    382 
    383                 assert idx[0] < idx[

AttributeError: 'unicode' object has no attribute 'energy_to_channel'

In [28]:

data_list = DataList(nai3,nai4,bgo0,lle)

jl = JointLikelihood(models['GRB080916009'], data_list=data_list)

# Now we can fit

res = jl.fit()

WARNING RuntimeWarning: External parameter cons_n3 already exist in the model. Overwriting it...


WARNING RuntimeWarning: External parameter cons_n4 already exist in the model. Overwriting it...


WARNING RuntimeWarning: External parameter cons_b0 already exist in the model. Overwriting it...

Best fit values:

	Best fit value	Unit
GRB080916009...K	0.01438 +/- 0.00020	1 / (cm2 keV s)
GRB080916009...alpha	-1.098 +/- 0.017
GRB080916009...beta	-2.140 +/- 0.018
GRB080916009...break_energy	218 +/- 16	keV
GRB080916009...break_scale	0.21 +/- 0.06

NOTE: errors on parameters are approximate. Use get_errors().


Correlation matrix:

1.00	0.65	-0.67	-0.13	0.30
0.65	1.00	-0.31	0.35	-0.04
-0.67	-0.31	1.00	0.64	-0.78
-0.13	0.35	0.64	1.00	-0.67
0.30	-0.04	-0.78	-0.67	1.00

Values of -log(likelihood) at the minimum:

	-log(likelihood)
total	3261.338531
n3	1064.142117
n4	1047.061227
b0	1117.372724
LLE	32.762462

In [29]:

_ = display_ogip_model_counts(jl,min_rate=5,step=False)

Swift Catalog¶

We can also examine the Swift GRB catalog. In the spirit of 3ML, it is linked to other instruments so that we can know which triggers were seen by multiple missions.

In [16]:

swift_catalog = SwiftGRBCatalog()

Cone, time, T90, and trigger seraches¶

Just as before, we can search on cones, time ranges, and triggers. Thanks to the Swift team, we can immediately see if there were other detections:

In [34]:

swift_catalog.cone_search(0,0,10)

Trying http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=swiftgrb&
Downloading http://heasarc.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/vo/cone/coneGet.pl?table=swiftgrb&SR=10.0&DEC=0.0&RA=0.0&VERB=3 [Done]

Out[34]:

name	ra	dec	trigger_time	redshift	bat_t90	bat_detection	xrt_detection	xrt_flare	uvot_detection	radio_detection	opt_detection
	deg	deg			s
object	float64	float64	object	float64	float64	object	object	object	object	object	object
GRB 050922B	5.806	-5.605	2005-09-22T15:02:00.257060	--	156.2900	Y	Y	Y	N	N	N
GRB 070808	6.764	1.176	2007-08-08T18:28:00.545880	3.5000	58.4300	Y	Y	N	N	N	N
GRB 080702B	355.567	-5.514	2008-07-02T01:10:38.08	--	26.0600	Y	Y	N	N	U	N
GRB 080810	356.794	0.320	2008-08-10T13:10:12.287980	3.3510	107.6700	Y	Y	Y	Y	Y	Y
GRB 081105	3.952	3.470	2008-11-05T13:31:46.529000	--	11.2000	Y	Y	N	N	U	N
GRB 100115A	3.367	-0.826	2010-01-15T11:15:19	--	3.0000	Y	Y	N	N	U	Y
GRB 100924A	0.676	7.001	2010-09-24T03:58:08.897460	--	71.8600	Y	U		U	U	Y

In [32]:

swift_catalog.query('"2005-09-22T15:02:00.257060" < trigger_time < "2005-10-22T15:02:00.257060"')

Out[32]:

name	ra	dec	trigger_time	redshift	bat_t90	bat_detection	xrt_detection	xrt_flare	uvot_detection	radio_detection	opt_detection
object	float64	float64	str26	float64	float64	str1	str1	str1	str1	str1	str1
GRB 050922C	317.389	-8.758	2005-09-22T19:55:50.400700	2.1995	4.54	Y	Y	N	Y	Y	Y
GRB 050925	303.487	34.330	2005-09-25T09:04:33.628160	--	0.09	Y	N		N	N	N
GRB 051001	350.953	-31.523	2005-10-01T11:11:36.241320	2.4296	190.63	Y	Y	N	N	U	N
GRB 051006	110.809	9.506	2005-10-06T20:30:33.255560	1.059	26.04	Y	Y	Y	N	N	P
GRB 051008	202.873	42.098	2005-10-08T16:33:21.316200	5.2	64.0	Y	Y	N	N	N	Y
GRB 051012	270.535	-52.783	2005-10-12T17:05:56.957000	--	24.0	Y	P	N	N	U	U
GRB 051016A	122.819	-18.298	2005-10-16T05:23:31.350440	--	21.0	Y	Y	N	N	N	N
GRB 051016B	132.116	13.656	2005-10-16T18:28:08.981460	0.9364	4.02	Y	Y	Y	Y	N	Y
GRB 051021A	29.152	9.068	2005-10-21T13:21:57	--	--	U	Y	N	N	N	Y
GRB 051021B	126.051	-45.541	2005-10-21T23:31:53.676000	--	46.53	Y	Y	N	N	U	U
GRB 051022	359.017	19.607	2005-10-22T13:07:58	0.8	--	U	Y	N	N	Y	Y

Searching redshift (z) and other observations¶

Thanks to the detail in the Swift GRB catalog, we can easily find information out about other instruments.

Redshift¶

Let's first look at a reshift search. Want to know about really high-z GRBs?

In [17]:

swift_catalog.query('redshift > 7')

Out[17]:

name	ra	dec	trigger_time	redshift	bat_t90	bat_detection	xrt_detection	xrt_flare	uvot_detection	radio_detection	opt_detection
object	float64	float64	str26	float64	float64	str1	str1	str1	str1	str1	str1
GRB 090423	148.889	18.149	2009-04-23T07:55:19.349660	8.23	9.77	Y	Y	Y	N	N	Y
GRB 090429B	210.667	32.171	2009-04-29T05:30:03.365540	9.4	5.61	Y	Y	Y	N	N	N
GRB 100205A	141.388	31.740	2010-02-05T04:18:43.074340	11.0	26.0	Y	Y	Y	N	U	N
GRB 120923A	303.795	6.221	2012-09-23T05:16:06	8.0	27.22	Y	Y	N	N	N	N

Great! Now lets get those redshifts and learn more:

In [18]:

swift_catalog.get_redshift()

Out[18]:

	z	z err	z type	reference
name
GRB 090423	8.23	0.06	S	http://adsabs.harvard.edu/abs/2009Natur.461.1254T
GRB 090429B	9.40	NaN	PL	http://adsabs.harvard.edu/abs/2012ApJ...736....7C
GRB 100205A	11.00	0.00	PL	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10374.gcn3
GRB 120923A	8.00	NaN	PL	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13802.gcn3

We can even simply click on the links and pull up the reference when we call that column:

In [19]:

swift_catalog.get_redshift()['reference']

Out[19]:

name
GRB 090423     http://adsabs.harvard.edu/abs/2009Natur.461.1254T
GRB 090429B    http://adsabs.harvard.edu/abs/2012ApJ...736....7C
GRB 100205A            https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10374.gcn3
GRB 120923A            https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13802.gcn3
Name: reference, dtype: object

Other observations¶

There are several instruments observing GRBs. We can see all the instruments that co-observe with Swift:

In [36]:

swift_catalog.other_observing_instruments

Out[36]:

['Agile',
 'Agile-MCAL',
 'Agile-Mcal',
 'Chandra',
 'Fermi-GBM',
 'Fermi-LAT',
 'HETE',
 'Hershel',
 'IPN',
 'Integral',
 'Konus',
 'Konus-A',
 'Konus-RF',
 'Konus-Wind',
 'Konus-wind',
 'Mars Odyssey',
 'Maxi',
 'Maxi-GSC',
 'Messenger',
 'RHESSI',
 'ROSAT',
 'RXTE',
 'SuperAgile',
 'Suzaku',
 'Suzaku-WAM',
 'Suzaku-Wam',
 'XMM',
 'XMM-Newton']

Let's look at all those that are also seen by Integral and/or Chandra:

In [20]:

swift_catalog.query_other_observing_instruments('Integral','Chandra')

Out[20]:

name	ra	dec	trigger_time	redshift	bat_t90	bat_detection	xrt_detection	xrt_flare	uvot_detection	radio_detection	opt_detection
object	float64	float64	str26	float64	float64	str1	str1	str1	str1	str1	str1
GRB 041218	24.782	71.342	2004-12-18T15:45:25	--	--	U	Y	N	U	N	Y
GRB 041219A	6.115	62.842	2004-12-19T01:42:18.000000	0.3	--	Y	U		U	Y	Y
GRB 050223	271.385	-62.473	2005-02-23T03:09:06.068200	0.584	21.68	Y	Y	N	N	U	N
GRB 050412	181.105	-1.200	2005-04-12T05:44:02.894760	--	26.46	Y	Y	N	N	N	N
GRB 050502A	202.443	42.674	2005-05-02T02:13:57	3.793	--	U	N		N	N	Y
GRB 050504	201.005	40.704	2005-05-04T08:00:52.5	--	--	U	Y	N	N	U	N
GRB 050509B	189.058	28.984	2005-05-09T04:00:19.237760	0.2249	0.02	Y	Y	N	N	N	N
GRB 050509C	193.225	-44.834	2005-05-09T22:45:54	--	--	U	N		N	Y	Y
GRB 050520	192.525	30.451	2005-05-20T00:05:53	--	--	U	Y	N	N	N	N
GRB 050522	200.144	24.789	2005-05-22T06:00:21	--	--	U	Y		N	N	N
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
GRB 120202A	203.506	22.775	2012-02-02T21:40:17	--	--	U	P		N	U	P
GRB 120419A	187.388	-63.008	2012-04-19T12:56:25	--	--	U	P	N	N	U	U
GRB 120624B	170.885	8.929	2012-06-24T22:19:51	0.3	179.78	Y	Y	N	N	Y	N
GRB 120711A	94.678	-70.999	2012-07-11T02:44:48	1.451	--	U	Y	N	N	N	Y
GRB 120712A	169.589	-20.034	2012-07-12T13:42:27	4.1745	14.8	Y	Y	N	Y	U	Y
GRB 120716A	313.051	9.598	2012-07-16T17:05:04	2.486	--	U	Y	N	U	Y	Y
GRB 120804A	233.948	-28.782	2012-08-04T00:54:14	--	0.81	Y	Y	Y	N	Y	Y
GRB 120821A	255.269	-40.521	2012-08-21T13:23:45	--	--	U	N		N	U	N
GRB 121102A	270.901	-16.958	2012-11-02T02:27:02	--	55.12	Y	Y	Y	N	U	U
GRB 121212A	177.793	78.038	2012-12-12T06:56:13	2.0	6.06	Y	Y	Y	Y	N	Y

We can then obtain the informatrion from all the observing instruments from this (or any other) search:

In [21]:

other_instruments = swift_catalog.get_other_instrument_information()
other_instruments

		Agile	Agile-MCAL	Agile-Mcal	Chandra	Fermi-GBM	Fermi-LAT	HETE	IPN	Integral	Konus	...	Maxi	Messenger	RHESSI	ROSAT	RXTE	SuperAgile	Suzaku	Suzaku-Wam	XMM	XMM-Newton
GRB 050709	GCN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3585.gcn3	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3570.gcn3	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050709	trigger number	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 100206A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10381.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/271.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 100206A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050626	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3552.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050626	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509C	GCN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3442.gcn3	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3402.gcn3	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509C	trigger number	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509B	GCN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3419.gcn3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509B	trigger number	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081210	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/186.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081210	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090817	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9823.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9815.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090817	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091221	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10293.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/263.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091221	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 110604A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	...	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	NaN
GRB 110604A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
GRB 090814B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9795.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090814B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091111	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10159.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091111	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050525A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3472.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050525A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 120419A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13241.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 120419A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 121102A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13939.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 121102A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 061025	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/5751.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 061025	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
GRB 080319B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080319B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080319A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080319A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080120	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7194.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7196.gcn3	NaN
GRB 080120	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN
GRB 091202	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10234.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091202	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/143.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7871.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090129	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8897.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/195.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090129	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081204	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8614.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081204	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091208A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/270.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10278.gcn3	NaN	NaN
GRB 091208A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
GRB 080603B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/144.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7790.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080605	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/142.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080605	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080607	GCN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7866.gcn3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/147.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080607	trigger number	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091109B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/259.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10168.gcn3	NaN	NaN
GRB 091109B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
GRB 090720A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090720A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

256 rows × 23 columns

Out[21]:

		Agile	Agile-MCAL	Agile-Mcal	Chandra	Fermi-GBM	Fermi-LAT	HETE	IPN	Integral	Konus	...	Maxi	Messenger	RHESSI	ROSAT	RXTE	SuperAgile	Suzaku	Suzaku-Wam	XMM	XMM-Newton
GRB 050709	GCN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3585.gcn3	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3570.gcn3	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050709	trigger number	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 100206A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10381.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/271.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 100206A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050626	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3552.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050626	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509C	GCN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3442.gcn3	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3402.gcn3	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509C	trigger number	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509B	GCN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3419.gcn3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050509B	trigger number	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081210	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/186.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081210	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090817	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9823.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9815.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090817	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091221	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10293.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/263.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091221	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 110604A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	...	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	NaN
GRB 110604A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
GRB 090814B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9795.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090814B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091111	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10159.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091111	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050525A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3472.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 050525A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 120419A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13241.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 120419A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 121102A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/13939.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 121102A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 061025	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/5751.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 061025	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
GRB 080319B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080319B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080319A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7450.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080319A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080120	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7194.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7196.gcn3	NaN
GRB 080120	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN
GRB 091202	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10234.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091202	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/143.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7871.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080613A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090129	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8897.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/195.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090129	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081204	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8614.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081204	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091208A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/270.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10278.gcn3	NaN	NaN
GRB 091208A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
GRB 080603B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/144.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7790.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080605	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/142.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080605	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080607	GCN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7866.gcn3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/147.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080607	trigger number	NaN	None	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 091109B	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/259.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10168.gcn3	NaN	NaN
GRB 091109B	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
GRB 090720A	GCN	NaN	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3	NaN	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 090720A	trigger number	NaN	NaN	NaN	NaN	None	NaN	NaN	NaN	None	NaN	...	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

256 rows × 23 columns

In particular, for Fermi-GBM, we can view the trigger number. In the future, other instruments will have this feature

It is then very simple to use the GBM catalog and downloader to obtain the proper information and data to perform analysis with 3ML

In [22]:

other_instruments['Fermi-GBM']

Out[22]:

GRB 050709   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 100206A  GCN               https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10381.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 050626   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 050509C  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 050509B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 081210   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090817   GCN                https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9823.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 091221   GCN               https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10293.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 110604A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090814B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091111   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 050525A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 120419A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 121102A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 061025   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
                                                 ...                    
GRB 080319B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080319A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080120   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091202   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080613B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080613A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090129   GCN                https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8897.gcn3
             trigger number                                         None
GRB 081204   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091208A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080603B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080603A  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080605   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 080607   GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 091109B  GCN                                                     NaN
             trigger number                                          NaN
GRB 090720A  GCN                https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9688.gcn3
             trigger number                                         None
Name: Fermi-GBM, dtype: object

Other observations¶

It is also possible to investigate optical, radio, etc. other observations and their references:

In [41]:

swift_catalog.get_other_observation_information()

Out[41]:

		bat	opt	radio	uvot	xrt
GRB 050709	GCN	None	NaN	None	None	None
	observed	U	Y	N	N	N
	reference	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3612.gcn3	NaN	NaN	NaN
GRB 100206A	GCN	NaN	None	None	None	NaN
	observed	Y	N	U	N	Y
	reference	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10379.gcn3	NaN	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 050626	GCN	None	None	None	None	None
GRB 050626	observed	U	N	U	U	P
GRB 050509C	GCN	None	NaN	NaN	None	None
	observed	U	Y	Y	N	N
	reference	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3425.gcn3	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/3543.gcn3	NaN	NaN
GRB 050509B	GCN	NaN	None	None	None	NaN
	observed	Y	N	N	N	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	NaN	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 081210	GCN	NaN	None	None	NaN	NaN
	observed	Y	N	U	Y	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	NaN	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/8654.gcn3	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090817	GCN	None	None	None	None	NaN
	observed	U	N	U	N	Y
	reference	NaN	NaN	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091221	GCN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
	observed	Y	Y	U	Y	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10284.gcn3	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10289.gcn3	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 110604A	GCN	NaN	None	None	None	NaN
	observed	Y	U	U	N	Y
	reference	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/12063.gcn3	NaN	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090814B	GCN	None	None	None	None	NaN
	observed	U	N	U	N	Y
	reference	NaN	NaN	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091111	GCN	None	None	None	None	NaN
...	...	...	...	...	...	...
GRB 080613A	GCN	None	NaN	None	None	NaN
	observed	U	Y	N	N	Y
	reference	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7872.gcn3	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090129	GCN	NaN	None	None	None	None
	observed	Y	U	U	U	U
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 081204	GCN	None	None	None	None	NaN
	observed	U	N	U	N	Y
	reference	NaN	NaN	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091208A	GCN	NaN	None	None	None	None
	observed	Y	N	U	N	N
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	NaN	NaN	NaN	NaN
GRB 080603B	GCN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
	observed	Y	Y	N	Y	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7792.gcn3	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7808.gcn3	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 080603A	GCN	None	NaN	NaN	NaN	NaN
	observed	U	Y	Y	Y	Y
	reference	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7788.gcn3	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7855.gcn3	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/146.gcn3	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 080605	GCN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
	observed	Y	Y	U	Y	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7829.gcn3	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7844.gcn3	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 080607	GCN	NaN	NaN	None	NaN	NaN
	observed	Y	Y	U	Y	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7846.gcn3	NaN	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/7858.gcn3	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 091109B	GCN	NaN	NaN	None	None	NaN
	observed	Y	Y	U	N	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/10154.gcn3	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G
GRB 090720A	GCN	NaN	NaN	None	None	NaN
	observed	Y	Y	U	N	Y
	reference	http://adsabs.harvard.edu/abs/2011ApJS..195....2S	https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/9699.gcn3	NaN	NaN	http://adsabs.harvard.edu/abs/2008A&A...492..873G

357 rows × 5 columns

Clean up¶

If you want to tidy up and remove the data you just downloaded, simply use the cleanup functions provided:

In [23]:

cleanup_downloaded_GBM_data(gbm_data)

cleanup_downloaded_LLE_data(lle_data_info)

Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_b0_bn080916009_v01.pha
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_b0_bn080916009_v00.rsp2
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_tte_b0_bn080916009_v01.fit.gz
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n3_bn080916009_v01.pha
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n3_bn080916009_v00.rsp2
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_tte_n3_bn080916009_v01.fit.gz
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n4_bn080916009_v01.pha
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_cspec_n4_bn080916009_v00.rsp2
Removing: /Users/jburgess/coding/3ML/examples/gbm/bn080916009/glg_tte_n4_bn080916009_v01.fit.gz

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-e0feba4a247e> in <module>()
      1 cleanup_downloaded_GBM_data(gbm_data)
      2 
----> 3 cleanup_downloaded_LLE_data(lle_data_info)

NameError: name 'lle_data_info' is not defined

In [ ]: