禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!

介绍

数据导入

代码的开始部分涉及多个数据集的导入，这些数据集涵盖了不同类型的生态学数据，包括实验室培养实验（culture.csv）、稀释实验（dilution.csv）、细胞丰度数据（abundance.csv）、校准数据（calibration.csv）以及基于矩阵种群模型的原位分裂率数据（mpm.csv）。此外，还包括了一个基于达尔文模型的模拟结果数据集（model_results.parquet）。这些数据集为后续的数据处理和可视化提供了基础。

数据预处理

在数据预处理阶段，代码首先对model_all数据集进行了筛选和转换，去除了某些不需要的列（如SST和NO3），并对生物量（biomass）进行了阈值处理，将小于0.01的值替换为0。接着，代码通过pivot_wider和mutate函数计算了不同排放情景下相对于历史数据的生物量变化百分比，并将数据重新转换为长格式，以便于后续分析。