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RSS订阅原创 中国土壤有机碳含量（SOC）数据
土壤有机质（Soil organic matter，SOM）概念是指通过微生物作用所形成的腐殖质、动植物残体和微生物体的合称，其中的碳元素含量即为土壤有机碳（SOC）。土壤有机碳是土壤有机质中一个重要的成分。易分解者有较高的生物利用率与损失率，难分解者则有较高的残留率，一般占土壤有机质的60%~80%。土壤有机碳是通过微生物作用所形成的腐殖质、动植物残体和微生物体的合称，是土壤极其重要的组成部分，不仅与土壤肥力密切相关，而且对地球碳循环有巨大的影响，既是温室气体“源”（碳源），也是其重要的“汇”（碳汇）。
2025-03-31 13:10:32
194
原创 中国250米逐年植被净初级生产力（NPP）数据集（1982年至今,CASA模型）
1.3 气温、降水、地表太阳辐射数据 气温和降水数据月度空间插值数据是基于全国2400多个站点的日观测数据，在计算各气象要素月值的基础上，基于Anusplin软件插值生成的1982年以来各月度30米分辨率气温和降水栅格数据，插值过程中引入高程作为协变量。气温单位为℃，降水单位为mm。本数据集基于土地覆盖、NDVI、气温、降水、地表太阳辐射数据，使用Google Earth Engine、ArcGis、ENVI、植被NPP遥感估算软件2.0等工具，在本地进行波段融合、排列、裁剪、计算获取。
2025-03-31 13:08:50
400
原创 中国土壤类型空间分布数据
中国土壤类型空间分布数据根据全国土壤普查办公室1995年编制并出版的《1：100万中华人民共和国土壤图》数字化生成， 采用了传统的“土壤发生分类”系统，基本制图单元为亚类，共分出12土纲，61个土类，227个亚类。土壤属性数据库记录数达2647条，属性数据项16个，基本覆盖了全国各种类型土壤及其主要属性特征，数据有矢量和栅格两种格式，坐标系为WGS1984。
2025-03-28 13:42:36
298
原创 1982-2024年最大NDVI数据集（1km）
/ 输入：目标区域的shp文件名路径 Map.addLayer(geometry, {color:"#ff0000", fillColor:"#00000000"}, "yanhai");第一个是归一化植被指数 (NDVI)，它被称为现有国家海洋和大气管理局高级甚高分辨率辐射计 (NOAA-AVHRR) 导出的 NDVI 的连续性指数。// 加载中国区域的矢量边界。
2025-03-28 13:40:50
499
原创 全国逐年地表潜在蒸散发（PET）数据集
蒸散量数据在生态学和农业科学中有着广泛的应用。例如，它可以用于评估生态系统的水分平衡、监测植被生长状况以及优化农业灌溉管理。通过分析蒸散量数据，可以更好地理解地表碳循环过程，评估陆地生态系统的可持续发展能力。全国500米逐年蒸散量（PET）数据集是基于MODIS表蒸散发每8天500米数据产品（MOD16A2）计算获取的年度数据。该数据集的时间范围为2000年至2023年，空间分辨率为500米。该数据集主要以tiff的格式存储，数据时间为2023年，空间分辨率为500M。
2025-03-27 14:40:58
171
原创 中国250米分辨率逐年平均GPP数据集（2000-2022）
植被总初级生产力（Gross Primary Production，GPP）是指在单位时间内绿色植物通过光合作用途径所固定的有机碳量，他是陆地生态系统中初始物质和能量的主要来源。GPP的计算通常基于遥感数据和生态系统模型估算获得。该数据集为中国250米分辨率逐年平均GPP数据集，该数据集的时间为2000-2022年，主要以tiff的格式存储。GPP是生态系统功能的重要指标，其量化对于理解气候变化和生态系统动态具有重要意义。
2025-03-27 14:38:59
214
原创 1982-2024年全国1KM逐月植被净初级生产力（NPP）数据 V2.0（CASA模型）
本数据集利用改进的CASA （Cainegie-Ames-Stanford Approach）模型，构建了中国区域1982年-2022年的逐月NPP数据，可应用于植被长势监测、农作物估产、土地利用评价、区域生态规划、生态效益评估、植被—气候相互作用关系研究等方面。本数据集基于土地覆盖、NDVI、气温、降水、地表太阳辐射数据，使用Google Earth Engine、ArcGis、ENVI、植被NPP遥感估算软件2.0等工具，在本地进行波段融合、排列、裁剪、计算获取。1.3 气温、降水、地表太阳辐射数据。
2025-03-27 14:35:15
472
原创 中国空气质量数据（逐日数据整理版2020年至今）
空气质量数据的15个具体指标为AQI、SO2_24h、SO2、PM10_24h、PM10、PM2.5_24h、PM2.5、O3_24h、O3_8h_24h、O3_8h、O3、NO2_24h、NO2、CO_24h、CO。中国空气质量数据具体包括15个指标，时间范围为2020年1月1日—2023年12月31日（持续更新），数据格式为Excel格式。地球资源数据云整理了2020-2023年逐日历史空气质量数据。另有2014年5月至今的逐日空气质量数据，有需要请联系客服购买。
2025-03-21 14:15:43
160
原创 中国30米坡度数据
坡度是地表单元陡缓的程度，用以表示斜坡的斜度，常用于标记丘陵、屋顶和道路的斜坡的陡峭程度。中国30米坡度数据是根据NASA和METI共同发布的ASTER GDEM v3进行拼接、转换、坡度计算等处理得到的，格式为栅格，空间参考系为WGS1984，空间分辨率为30米，空间范围覆盖全国。全国坡度分布数据是根据NASA和METI共同发布的ASTER GDEM v3进行拼接、转换、坡度计算等处理得到的，格式为栅格，空间分辨率为10-1000米，空间参考系为CGCS2000，空间范围覆盖全国。2级：2＜坡度≤6度。
2025-03-21 14:05:12
316
原创 中国城市不透水地表面积和绿地率的30米分辨率数据集
此数据集首先从CLUD中提取2000-2018年的全国城市边界，将这5年的全国城市矢量边界转换为分辨率为30米的栅格数据，最后通过CLUD的城市边界与聚落和植被分数叠加分别绘制出30米分辨率的UIS和UGS分数。本数据集主要呈现了全国各省份2000年、2005年、2010年、2015年和2018年城市不透水表面和绿地率的数据，主要以tif的格式存储。城市不透水地表和城市绿地是描述城市底层环境特征的两个核心组成部分。这两者共同反映了城市发展与自然环境的相互作用及其对生态系统的影响。
2025-03-21 14:00:29
363
原创 全国500米DEM数据（2024）
该数据集收录着2024年最新的全国500米DEM高程数据，是一种用于表示地形表面特征的地理数据，它通过离散的网格单元存储高程数据，每个网格单元包含一个高程值，这些数据可直观地展示地形的高低起伏。该数据集主要以tiff的格式存储，由全国34个省份的DEM数据组成，数据来源于GEBCO。
2025-03-21 13:47:33
373
原创 中国各省水资源分类统计数据
该数据集收录了2003-2022年各省水资源分类的数据，目前地球上的总蓄水量约为1386000万亿立方米，其中97.5%是咸水，主要存在于海洋中，淡水占地球总蓄水量的2.5%，主要存在于陆地上、大气中、生物体内和地下，但是地球上可用的淡水占地球总蓄水量的0.2%。数据集主要以excel的格式存储，其中主要包括水资源总量、地表水资源量、地下水资源量、地表水与地下水资源重复量和人均水资源量等变量。
2025-03-21 13:26:01
176
原创 中国农业熟制区划数据
中国农业中的熟制指的是农作物种植的季节性周期和种植制度。在我国，农业熟制的概念与特定的地理区域、气候条件以及农作物种植制度密切相关。本数据集收录了中国农业熟制37个农业区，主要以shp的格式存储。
2025-03-21 13:24:58
113
原创 中国1KM分辨率土壤侵蚀数据
土壤侵蚀强度是根据土壤侵蚀的实际情况，中国是世界上土壤侵蚀最严重的国家之一，主要发生在黄河中上游黄土高原地区、长江中上游丘陵地区和东北平原地区，土壤侵蚀问题是影响我国土地利用的关键因素之一。土壤侵蚀可用于灾害防治、水土流失、水土保持、农业、社会经济、生态环境等领域，运用土壤侵蚀数据对土地现状其进行分析，得出我国土地利用现状，从而为我国生态环境建设其到指导作用。式中：A为土壤侵蚀模数，R为降水侵蚀力因子，K为土壤可蚀性因子，C为植被覆盖因子，P为水土保持措施因子，L为坡长因子，S为坡度因子。
2025-03-21 11:32:41
201
原创 中国250米坡度坡长因子（LS）
式中：A为土壤侵蚀模，R为降水侵蚀力因子，K为土壤可蚀性因子，C为植被覆盖因子，P为水土保持措施因子，L为坡长因子，S为坡度因子。RUSLE模型一般用于土壤侵蚀的研究(通用土壤流失方程，但是RUSLE模型存在一些缺陷，如计算复杂，参数不易获得等，因此其实用性受到很大影响，而地理信息系统具有强大的空间分析能力，为解决上述问题提供了一个新的思路。坡长可以被定义为地面上一点沿水流方向到其流向起点的最大地面距离在水平面上的投影长度。
2025-03-21 11:27:17
412
原创 2000-2024年逐月平均NDVI数据集（500m）
中国月度500M植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于NASA定期发布的MOD13A1产品提取得到的16天500mNDVI数据经过平均处理得到的栅格数据。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。目前，NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。数据为tiff格式，空间分辨率为500m。
2025-03-20 15:48:11
196
原创 中国10米、50米、100米、150米、200米高度平均风速
地球资源数据云根据不同高度风速，发布了全国10米、50米、100米、150米、200米5个高度层200m高分辨率年平均风速图谱。该数据集可供能源规划者和政策制定者进行汇总、规模升级分析和能源整合建模。
2025-03-20 14:13:30
292
原创 全球地震事件数据（1949-2023）
地球上板块与板块之间相互挤压碰撞，造成板块边沿及板块内部产生错动和破裂，是引起地震的主要原因。全球有27亿人口生活在地震带上，在过去的20年中约有135万人死于自然灾害，其中地震与海啸造成的死亡人数占56%。据统计，地球上每年约发生500多万次地震，即每天都发生上万次地震。该数据集收录了1949-2023年间的全球各国家地区发生五级以上的地震事件，其中包括地震事件ID、序号、发震时间、经度、纬度、深度（千米）、震级（M）、震源位置、震源位置地区代码、国家代码、国家、省份代码、省份、城市代码以及城市等变量。
2025-03-20 14:11:41
203
原创 全国山地类型数据（2021）
该数据集主要以tiff的格式存储，主要包括全国山地强度指数数据以及全国山地类型两个数据产品。该数据集是基于30M空间分辨率DSM生成的高精度山地基础数据，描述全国陆地表面山地分布范围、山地类型分类与山地面积比例等信息。
2025-03-20 14:05:25
211
原创 中国1:100万植被图 （2022版）
包含了中国11个植被类型组、55个植被型、960个植被群系和亚群系，以及2000多个群落优势种、主要农作物的分布等信息。中国植被图图件包括6个组成部分，分别是：中国植被图（1∶100万）60幅，表示了全国868个基本植被分类单位的分布，绘制图斑75785个。地球资源数据云根据该植被图进行了修改和补充，参考了1:10万土地利用数据、高分辨率NDVI数据、中国植物资源分布和高精度遥感影像数据、获得了最新版本的1∶100万植被图（2022）。
2025-03-20 13:10:35
127
原创 中国30米逐年植被净初级生产力（NPP）数据集（1982年至今CASA模型）
1.3 气温、降水、地表太阳辐射数据 气温和降水数据月度空间插值数据是基于全国2400多个站点的日观测数据，在计算各气象要素月值的基础上，基于Anusplin软件插值生成的1982年以来各月度30米分辨率气温和降水栅格数据，插值过程中引入高程作为协变量。气温单位为℃，降水单位为mm。1.2 土地覆盖数据 土地覆盖数据来源于1985 年-2020年全球30米精细地表覆盖动态监测产品，该数据集包含29个地表覆盖类型，进行拼接、裁剪、重分类和重采样处理，获得8期250米分辨率的植被类型数据。
2025-03-20 10:38:41
452
原创 划重点！！！全球12.5米DEM数据（无缺失版tif和dem格式）
PALSAR有多种观测模式，包括单极化（FBS）、多极化（FBD）以及极化模式（PLR）。项目中包含的数据是除南极洲，格陵兰岛，冰岛和欧亚大陆北部以外的所有全球陆地区域的精细波束（FBS、FBD）和极化（PLR）数据。FBS模式下，PALSAR雷达地形分辨率可达10m，FBD模式下可达20m。另，通过实际测试，FBS模式下DEM数据分辨率实际约12.5m。数据命名方式：采用国际遥感影像行业命名规则，右下角纬度_经度.tif，例如55N_58E.tif代表该幅影像覆盖范围为54N~55N，57E~58E。
2025-03-20 10:37:14
205
原创 全球1-15级（12,5米）高程terrain和pak切片数据
Terrain切片是一种分级存储的地形数据，用于地理信息系统（GIS）、虚拟地球、灾害模拟与管理以及环境保护与规划。PAK切片则是一种特定格式的瓦片数据，广泛应用于游戏开发、虚拟现实（VR）和增强现实（AR），以及工程和建筑领域。数据处理技术包括使用GDAL库进行预处理、分层瓦片技术生成切片、并行处理加速生成过程，以及PAK格式对数据进行压缩存储。源数据：使用全球12.5米ALOSDEM及修复后的数据进行切片。数据量大小和个数：大小和个数以实际大小和个数为准。数据命名方式：以行业切片数据命名规则为准。
2025-03-20 10:35:22
214
原创 全国1000米分辨率逐月植被覆盖度（FVC）数据集（2000-2024）
植被覆盖度是描述地表植被的重要参数与生态环境的基本指标，在大气圈、土壤圈、水圈和生物圈中都占据着重要的地位，区域及全球范围的植被覆盖度估算对植被及相关领域的研究具有重要意义。往往参照《土壤侵蚀分类分级标准》，将植被覆盖度划分为4个等级：<30%为低覆盖度、30%—45%为中低覆盖度、45%—60%为中覆盖度、>60%为高覆盖度。本数据集包括2000年至今，全国逐月植被覆盖度数据，FVC范围值为0-1，数据为浮点型，GeoTIFF格式。NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。
2025-03-19 15:19:46
180
原创 中国500米分辨率年最大EVI数据集
增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。NIR、RED和Blue分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。
2025-03-19 15:10:31
316
原创 全国水系数据（2024）
该数据集为全国水系数据，其中主要包括全国34个省份的水系线数据和水系面数据，水系线涵盖了小河、小溪、江、运河、排水管、下水道等水系名称信息，水系面涵盖了河岸、河堤、码头、湿地、水库、蓄水池、水域等名称信息。水系线数据共计9381条数据，水系面数据共计16653条数据。该数据集主要以shp的格式存储，数据时间为2024年。全国水系矢量数据涵盖了全国范围内的主要水系和支流，提供了全面的地理信息，确保数据的全面性和完整性。以安徽省为例来预览数据。
2025-03-19 15:08:15
121
原创 中国1986-2024年30米分辨率年最大NDVI数据集（含条带修复）
(2)SLC条带修复 特别对于LANDSAT 7 ETM+在2011-2013年的SLC-off期间受损数据，开发了GapFill条带修复算法，通过周边像素值预测缺失信息，确保NDVI时序的完整性。2. 然后，使用较高分辨率的传感器图像，例如MODIS的数据，来填充缺失的数据。3. 接下来，通过对不同波段的颜色进行校正，将填充的数据与原始的Landsat 7数据进行融合。通过使用较高分辨率的传感器数据来填充缺失的数据，可以恢复Landsat 7图像的质量并减少条带状的颜色差异。
2025-03-19 10:00:03
375
原创 中国30米分辨率城市建成区数据集 （1972-2023年）
全国城市建成区空间分布数据（1972-2023年），利用Google Earth Engine平台，基于Landsat系列遥感影像提取了1972–2023年城市不透水面，后经过不透水面聚集密度计算方法计算了不透水面聚集密度，通过阈值划分提取了城市建成区，并设置了建成区面积阈值，去除了噪点，获取了全国城市建成区空间分布数据集。该提取能准确刻画城市形态，提取精度高，保持了建成区的完整性。数据集包括41期数据，1972年，1978年，1985-2023年逐年，分辨率为30米，有栅格和矢量两种格式。
2025-03-19 09:58:18
161
原创 中国水电厂基本参数数据
该数据集收录了中国312座水电站的地理空间和特征数据，记录了每个水电站53个属性，其中包括具体位置、多年平均排量、坝高、水库特征水位和蓄水、涡轮水头、装机容量、水库表面积以及名称等变量。该数据集主要以excel的格式存储。
2025-03-19 09:45:27
88
原创 中国水文站点空间分布
中国水文站点分布数据通过互联网整理获取，数据为Shp格式，坐标系为WGS1984，数据持续更新。 另有全国站点的水文数据。 数据属性包含测站名称、测站代码、地址、经度、纬度、水系代码、测站型号。
2025-03-18 11:08:21
441
原创 全国行政区划数据（2024）
省份\地级市\区县这三个级别的行政边界矢量（shp格式）数据是我们在各项研究中最常用的数据。在我们发表学术论文的时候，一旦涉及到行政边界，在期刊的投稿指南中都明确要求必须使用自然资源地图技术审查中心发布的标准地图底图，且审图号需要在图题下方进行标注。行政区划是国家为便于行政管理而分级划分的区域，该数据集包括2024年最新的全国省级、地级市以及区县级行政区划数据。该数据集主要以shp的格式存储。
2025-03-18 11:06:53
331
原创 全国道路数据（2024-2025）
该数据集收录了2024-2025年全国34个省份道路数据，其中包含道路名称、道路类型、道路编号、是否为单行道、是否为桥梁以及是否为隧道等变量。该数据集主要以shp的格式存储。道路矢量数据对于提升城市交通效率、优化交通规则、增强导航服务的准确性等方面具有不可替代的作用，是现代城市管理和发展的重要基础。
2025-03-18 11:05:41
239
原创 （24年数据可定制！）2023年30米分辨率土地利用遥感监测数据
为了恢复和重建我国土地利用变化的现代过程，更好地预测、预报土地利用变化趋势，地球资源数据云以美国陆地卫星Landsat 遥感影像数据作为主信息源，结合Sentinel系列数据，通过人工目视解译和机器学习方法，建立了国家尺度1：10 万比例尺多时期土地利用/土地覆盖遥感监测数据库（CNLUCC）因早期Landsat数据时空覆盖缺失，1972-1977年合成第一期数据，1978-1985年合成第二期数据，1986年起每年度生成一期数据。投 影：Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影南标准纬线：25°N。
2025-03-18 11:04:00
653
原创 划重点！！！全球12.5米DEM数据（无缺失版tif和dem格式）
PALSAR有多种观测模式，包括单极化（FBS）、多极化（FBD）以及极化模式（PLR）。项目中包含的数据是除南极洲，格陵兰岛，冰岛和欧亚大陆北部以外的所有全球陆地区域的精细波束（FBS、FBD）和极化（PLR）数据。FBS模式下，PALSAR雷达地形分辨率可达10m，FBD模式下可达20m。另，通过实际测试，FBS模式下DEM数据分辨率实际约12.5m。数据命名方式：采用国际遥感影像行业命名规则，右下角纬度_经度.tif，例如55N_58E.tif代表该幅影像覆盖范围为54N~55N，57E~58E。
2025-03-18 10:59:29
441
原创 1981-2020年全国1km分辨率日照时数数据集
只有以四川盆地为中心，四川省东部、重庆全部、贵州大部、湖南西部等地区属于太阳能资源的“一般带”。数据基于中国地面824个基准、基本气象台站1981年至今本站日照时数的年值资料，数据经过严格的质量控制和筛选后，采用全国1km分辨率的地形图DEM为协变量，利用ANUSPLIN软件的样条法（TPS，Thin Plate Spline）进行空间插值，生成1981年至今的中国地面水平分辨率1km×1km的年格点数据，为便于存储数据均为int16型，数据单位为0.1 h。数据分栅格和EXCEL两种，请大家按需下载。
2025-03-17 10:21:55
237
原创 中国水土保持能力防治数据集（1992-2019）
这些数据是基于改进的RUSLE模型开发的，其中包含植被覆盖和管理(C)因子和降雨侵蚀率(R)因子作为重要的输入因子，针对不同区域进行了优化。1、SC1992-2019：1992—2019年中国土壤保持能力的平均值（mean）和变化率(slope)该数据集主要以tiff的格式存储,其中大多数的数据的空间分辨率都为300M，除R因子的空间分辨率为1KM。7、R_year：以两年为增量的 R 因子数据。9、SC_year：以两年为增量的 SC 数据。8、C_year：以两年为增量的C因子数据。
2025-03-17 10:16:59
275
原创 中国90米分辨率可蚀性因子K数据
本数据集根据已有参数采用Williams等在EPIC模型中的算法，利用土壤机械组成和土壤有机质进行Kepic值计算。采用张科利的修正土壤可视性因子计算公式获取K值（更适符合中国土壤特征）。土壤可蚀性因子（K）数据，基于多种土壤属性数据计算，所用数据包括土壤黏粒含量（%）、粉粒含量（%）、砂粒含量（%）、土壤有机碳含量（g/kg）、土壤质地类型。Sd为砂粒含量，%；土壤可蚀性因子（K）：土壤可蚀性因子反映了土壤自身理化性质对于土壤侵蚀的抵抗能力。同等条件下，K值越大，土壤被冲蚀的可能性就越大。
2025-03-13 13:15:18
228
原创 中国1km分辨率逐年地表太阳辐射数据集（2000-2024）
地表太阳辐射是地球系统的主要驱动因子，驱动着地球系统的能量、水和碳循环。它是地表水文、生态、农业等陆表过程模拟的重要驱动数据，也是太阳能利用的重要指标。发展长时间序列、高分辨率的地表太阳辐射数据集，对于地表过程研究、太阳能电厂选址、能源政策制定和电网系统配置优化等至关重要。地球资源数据云根据气象站太阳辐射日均值数据集，制作了全国1KM地表太阳辐射数据集，时间跨度为2000-2022年。这是中国发布的迄今时间序列最长的地表太阳辐射数据。后续，地球资源数据云将持续更新该数据集。
2025-03-13 13:11:32
490
原创 MODIS(MOD11A2)中国2000-2024年度平均地表温度（LST）数据集
MOD11A2 V6.1 产品提供 1200 x 1200 公里网格中的 8 天平均地表温度 (LST)。MOD11A2 中的每个像素值都是在 8 天内收集的所有相应 MOD11A1 LST 像素的简单平均值。MOD11A2 会对所有每日 LST 值进行简单的平均处理，而不会对特定质量检查位进行任何过滤。每个 MOD11A2 质量检查值均根据任何给定像素的大多数输入每日质量检查值而设置。之所以选择 8 天的合成周期，是因为 Terra 和 Aqua 平台的确切地面轨道重复周期是该周期的两倍。
2025-02-27 15:01:26
562
民国南京城市历史地名数据集
2023-11-23
化学热力学数据集，包括200K以下的低温数据
2023-11-09
2007-2009年黄海海底环境参数数据集
2023-11-09
抑郁焦虑压力量表反应（免费下载）
2023-10-30
儿童唐氏综合症的检测（免费下载）
2023-10-30
牛奶、奶酪和鸡蛋价格（免费下载）
2023-10-26
最好的1K抖音（免费下载）
2023-10-26
慢性病：症状、治疗和触发因素（免费下载）
2023-10-26
2010 年以来加拿大 50 强股票
2023-10-23
健身房运动数据集（免费）
2023-10-20
全球表面温度异常（1951-1980）（免费）
2023-10-20
全球人均国民总收入（免费）
2023-10-20
各部门二氧化碳排放量（免费下载）
2023-10-20
二氧化碳排放量（免费下载）
2023-10-20
房价预测数据（免费下载）
2023-10-20
风能和太阳能每日发电量（免费下载）
2023-10-20
Visa 股票价格 - 每日历史数据（免费）
2023-10-20
Numpy、pandas 和 matplot lib 练习（免费）
2023-10-20
IPL 球员统计（免费）
2023-10-20
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2023-10-20
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