- ABoVE: Soil Active Layer Thaw Depths at CRREL sites near Fairbanks, Alaska, 2014-2018简介该数据集提供了在美国阿拉斯加费尔班克斯附近三个地点沿横断面收集的土壤活性层解冻深度测量数据。 测量是在 2014-2018 年的夏末进行的。 测量地点位于 Creamer's Field、Permafrost 隧道和... ABoVE: Soil Active Layer Thaw Depths at CRREL sites near Fairbanks, Alaska, 2014-2018简介该数据集提供了在美国阿拉斯加费尔班克斯附近三个地点沿横断面收集的土壤活性层解冻深度测量数据。 测量是在 2014-2018 年的夏末进行的。 测量地点位于 Creamer's Field、Permafrost 隧道和...
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- 在现代办公环境中，Excel 作为一种强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析和处理。它不仅能够帮助我们进行数据的整理和计算，还能通过公式和函数实现复杂的数据分析。 1. 基本求和公式在 Excel 中，求和是最常见的操作之一。例如，=C18+C19+C20+C21+C22+C23 和 =C4+C5+C6+C7+C8+C9 这样的公式，可以快速计算出某一列中连续单元格的总和。这种基本的求和公... 在现代办公环境中，Excel 作为一种强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析和处理。它不仅能够帮助我们进行数据的整理和计算，还能通过公式和函数实现复杂的数据分析。 1. 基本求和公式在 Excel 中，求和是最常见的操作之一。例如，=C18+C19+C20+C21+C22+C23 和 =C4+C5+C6+C7+C8+C9 这样的公式，可以快速计算出某一列中连续单元格的总和。这种基本的求和公...
- Measurements made by the Akademik Kurchatov Russian research vessel简介Akademik Kurchatov是一艘俄罗斯的科研船，主要用于在北极地区进行科学探险。该船装备有各种科学仪器和设备，用于进行各种测量和数据收集。Akademik Kurchatov主要进行的测量之一是收集海洋学数据。这包括对不同深度的水温、盐度和密... Measurements made by the Akademik Kurchatov Russian research vessel简介Akademik Kurchatov是一艘俄罗斯的科研船，主要用于在北极地区进行科学探险。该船装备有各种科学仪器和设备，用于进行各种测量和数据收集。Akademik Kurchatov主要进行的测量之一是收集海洋学数据。这包括对不同深度的水温、盐度和密...
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- AVIRIS-NG L1B Calibrated Radiance, Facility Instrument Collection, V1简介该数据集包含经正交校正的 1B 级（L1B）缩放辐射图像文件，以及观测几何参数和光照参数文件，以及机载可见光/红外成像分光计-下一代（AVIRIS-NG）仪器的辅助传感器波段信息。 这是 NASA 地球观测系统数据和信息系统（EOSDIS）设施仪器... AVIRIS-NG L1B Calibrated Radiance, Facility Instrument Collection, V1简介该数据集包含经正交校正的 1B 级（L1B）缩放辐射图像文件，以及观测几何参数和光照参数文件，以及机载可见光/红外成像分光计-下一代（AVIRIS-NG）仪器的辅助传感器波段信息。 这是 NASA 地球观测系统数据和信息系统（EOSDIS）设施仪器...
- Hyperspectral Imagery from AVIRIS-NG for Sites in ID and CA, USA, 2014 and 2015简介本数据集提供了机载可见光/红外成像分光仪-下一代（AVIRIS-NG）仪器在 2014 年和 2015 年飞越爱达荷州和加利福尼亚州研究地点时测量的地表反射率。 AVIRIS-NG 在 380 纳米到 2510 纳米之间的可见光... Hyperspectral Imagery from AVIRIS-NG for Sites in ID and CA, USA, 2014 and 2015简介本数据集提供了机载可见光/红外成像分光仪-下一代（AVIRIS-NG）仪器在 2014 年和 2015 年飞越爱达荷州和加利福尼亚州研究地点时测量的地表反射率。 AVIRIS-NG 在 380 纳米到 2510 纳米之间的可见光...
- 在数据分析的过程中，数据清洗是一个至关重要的步骤。而其中，缺失值的处理又是数据清洗中最常见的问题之一。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨Pandas库中处理缺失值的方法，包括常见的问题、报错及其解决方案。 1. 缺失值的基本概念在数据集中，缺失值通常表示某些数据点没有被记录。这些缺失值可能是由于数据收集过程中的错误、设备故障或其他原因导致的。在Pandas中，缺失值通常用NaN（Not a ... 在数据分析的过程中，数据清洗是一个至关重要的步骤。而其中，缺失值的处理又是数据清洗中最常见的问题之一。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨Pandas库中处理缺失值的方法，包括常见的问题、报错及其解决方案。 1. 缺失值的基本概念在数据集中，缺失值通常表示某些数据点没有被记录。这些缺失值可能是由于数据收集过程中的错误、设备故障或其他原因导致的。在Pandas中，缺失值通常用NaN（Not a ...
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