From da1c3a895d3d1918b3f06fdc9b2758e24c9974d5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: nachiketnsc <140597172+nachiketnsc@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 1 Sep 2026 15:06:46 +0200
Subject: [PATCH 1/5] Add initial Marimo EDA for LWF datasets

---
 marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py       |  243 ++
 marimo_eda/LAI_Licor.py                       |  437 +++
 marimo_eda/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx   |  Bin 0 -> 26878 bytes
 marimo_eda/legend_deposition_2026-07-28.xlsx  |  Bin 0 -> 11445 bytes
 marimo_eda/lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv | 2333 +++++++++++++++++
 5 files changed, 3013 insertions(+)
 create mode 100644 marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
 create mode 100644 marimo_eda/LAI_Licor.py
 create mode 100644 marimo_eda/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx
 create mode 100644 marimo_eda/legend_deposition_2026-07-28.xlsx
 create mode 100644 marimo_eda/lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv

diff --git a/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py b/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
new file mode 100644
index 0000000..a79b86a
--- /dev/null
+++ b/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
@@ -0,0 +1,243 @@
+import marimo
+
+__generated_with = "0.24.0"
+app = marimo.App(width="medium")
+
+
+@app.cell
+def _():
+    import pandas as pd
+    import marimo as mo
+    from pathlib import Path
+
+    return Path, mo, pd
+
+
+@app.cell
+def _(Path, pd):
+    foliage_path = Path("data/lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv")
+
+    foliage = pd.read_csv(
+        foliage_path,
+        sep=";",
+    )
+    return (foliage,)
+
+
+@app.cell
+def _(foliage):
+    foliage.head()
+    return
+
+
+@app.cell
+def _(foliage, pd):
+    foliage["survey_date"] = pd.to_datetime(
+        foliage["survey_date"],
+        errors="coerce",
+    )
+    return
+
+
+@app.cell
+def _(foliage, mo):
+    plot_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            foliage["plot_id"]
+            .dropna()
+            .unique()
+            .tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="LWF site",
+    )
+
+    species_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            foliage["species"]
+            .dropna()
+            .unique()
+            .tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Species",
+    )
+
+    leaf_type_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            foliage["leaf_type"]
+            .dropna()
+            .unique()
+            .tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Leaf type",
+    )
+
+    age_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            foliage["leaf_age_class"]
+            .dropna()
+            .unique()
+            .tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Leaf age class",
+    )
+
+    mo.vstack([
+        mo.hstack([
+            plot_selector,
+            species_selector,
+        ]),
+        mo.hstack([
+            leaf_type_selector,
+            age_selector,
+        ]),
+    ])
+    return age_selector, leaf_type_selector, plot_selector, species_selector
+
+
+@app.cell
+def _(
+    age_selector,
+    foliage,
+    leaf_type_selector,
+    plot_selector,
+    species_selector,
+):
+    filtered_foliage = foliage.copy()
+
+    if plot_selector.value != "All":
+        filtered_foliage = filtered_foliage[
+            filtered_foliage["plot_id"] == plot_selector.value
+        ]
+
+    if species_selector.value != "All":
+        filtered_foliage = filtered_foliage[
+            filtered_foliage["species"] == species_selector.value
+        ]
+
+    if leaf_type_selector.value != "All":
+        filtered_foliage = filtered_foliage[
+            filtered_foliage["leaf_type"] == leaf_type_selector.value
+        ]
+
+    if age_selector.value != "All":
+        filtered_foliage = filtered_foliage[
+            filtered_foliage["leaf_age_class"] == age_selector.value
+        ]
+
+    filtered_foliage
+    return (filtered_foliage,)
+
+
+@app.cell
+def _(filtered_foliage):
+    filtered_foliage["gew100"].describe()
+    return
+
+
+@app.cell
+def _(filtered_foliage):
+    filtered_foliage["gew100"].isna().sum()
+    return
+
+
+@app.cell
+def _(filtered_foliage):
+    import plotly.graph_objects as go
+
+    plot_data = (
+        filtered_foliage[
+            ["survey_date", "gew100", "sample_id"]
+        ]
+        .dropna(subset=["survey_date", "gew100"])
+        .sort_values("survey_date")
+    )
+
+    fig = go.Figure()
+
+    fig.add_trace(
+        go.Scatter(
+            x=plot_data["survey_date"],
+            y=plot_data["gew100"],
+            mode="markers",
+            name="Individual measurement",
+            marker=dict(size=7),
+            customdata=plot_data["sample_id"],
+            hovertemplate=(
+                "<b>Date:</b> %{x|%d %B %Y}"
+                "<br><b>gew100:</b> %{y:.2f} g"
+                "<br><b>Sample:</b> %{customdata}"
+                "<extra></extra>"
+            ),
+        )
+    )
+
+    fig.update_layout(
+        title="Foliage dry weight over time",
+        xaxis_title="Survey date",
+        yaxis_title="gew100 (g)",
+        hovermode="closest",
+    )
+
+    fig
+    return (go,)
+
+
+@app.cell
+def _(foliage):
+    samples_per_group = (
+        foliage
+        .groupby(
+            [
+                "survey_date",
+                "species",
+                "leaf_type",
+                "leaf_age_class",
+            ],
+            dropna=False,
+        )
+        .agg(
+            n_samples=("sample_id", "nunique"),
+            mean_gew100=("gew100", "mean"),
+            median_gew100=("gew100", "median"),
+            std_gew100=("gew100", "std"),
+        )
+        .reset_index()
+        .sort_values("survey_date")
+    )
+
+    samples_per_group
+    return
+
+
+@app.cell
+def _(go, samples_per_date):
+    fig_1 = go.Figure()
+
+    fig_1.add_trace(
+        go.Bar(
+            x=samples_per_date["survey_date"],
+            y=samples_per_date["n_samples"],
+            hovertemplate=(
+                "<b>Date:</b> %{x|%d %B %Y}"
+                "<br><b>Samples:</b> %{y}"
+                "<extra></extra>"
+            ),
+        )
+    )
+
+    fig_1.update_layout(
+        title="Number of foliage samples per survey date",
+        xaxis_title="Survey date",
+        yaxis_title="Number of individual samples",
+    )
+
+    fig_1
+    return
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run()
diff --git a/marimo_eda/LAI_Licor.py b/marimo_eda/LAI_Licor.py
new file mode 100644
index 0000000..b101110
--- /dev/null
+++ b/marimo_eda/LAI_Licor.py
@@ -0,0 +1,437 @@
+import marimo
+
+__generated_with = "0.24.0"
+app = marimo.App(width="medium")
+
+
+@app.cell
+def _():
+    import marimo as mo
+
+    return (mo,)
+
+
+@app.cell
+def _(mo):
+    sites = [1,2,3]
+
+    mo.ui.dropdown(sites)
+    return
+
+
+@app.cell
+def _():
+    import pandas as pd
+
+    df = pd.read_excel("data/legend_deposition_2026-07-28.xlsx")
+    df2 = pd.read_csv("data/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv")
+    return (pd,)
+
+
+@app.cell
+def _():
+    from pathlib import Path
+
+    data_dir = Path("data")
+
+    files = sorted(data_dir.iterdir())
+
+    files
+    return Path, files
+
+
+@app.cell
+def _(files):
+    for file in files:
+        print(f"{file.name:60} {file.suffix}")
+    return
+
+
+@app.cell
+def _(Path, pd):
+    lai_path = Path("data/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx")
+
+    raw_lai = pd.read_excel(
+        lai_path,
+        header=None,
+    )
+
+    raw_lai.head()
+    return (raw_lai,)
+
+
+@app.cell
+def _(pd, raw_lai):
+    lai = raw_lai.iloc[3:].copy()
+
+    lai.columns = [
+        "plot",
+        "subplot",
+        "date",
+        "plot_type",
+        "lai_miller",
+        "se_miller",
+        "lai_norman_campbell",
+        "se_norman_campbell",
+        "angle_miller",
+        "se_angle_miller",
+        "angle_norman_campbell",
+        "se_angle_norman_campbell",
+        "number_of_points",
+        "season",
+    ]
+
+    lai = lai.reset_index(drop=True)
+
+    # Strip whitespace from text fields
+    for column in ["plot", "subplot", "plot_type", "season"]:
+        lai[column] = lai[column].astype(str).str.strip()
+
+    # Convert "." to missing values
+    lai = lai.replace(".", pd.NA)
+
+    # Parse dates
+    lai["date"] = pd.to_datetime(lai["date"], errors="coerce")
+
+    # Numeric variables
+    numeric_columns = [
+        "lai_miller",
+        "se_miller",
+        "lai_norman_campbell",
+        "se_norman_campbell",
+        "angle_miller",
+        "se_angle_miller",
+        "angle_norman_campbell",
+        "se_angle_norman_campbell",
+        "number_of_points",
+    ]
+
+    for column in numeric_columns:
+        lai[column] = pd.to_numeric(lai[column], errors="coerce")
+
+    lai.head()
+    return (lai,)
+
+
+@app.cell
+def _(lai, mo):
+    plot_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            lai["plot"].dropna().unique().tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Plot",
+    )
+
+    subplot_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            lai["subplot"].dropna().unique().tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Subplot",
+    )
+
+    plot_type_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            lai["plot_type"].dropna().unique().tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Plot type",
+    )
+
+    season_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=["All"] + sorted(
+            lai["season"].dropna().unique().tolist()
+        ),
+        value="All",
+        label="Season",
+    )
+
+    mo.hstack(
+        [
+            plot_selector,
+            subplot_selector,
+            plot_type_selector,
+            season_selector,
+        ]
+    )
+    return plot_selector, plot_type_selector, season_selector, subplot_selector
+
+
+@app.cell
+def _(
+    lai,
+    plot_selector,
+    plot_type_selector,
+    season_selector,
+    subplot_selector,
+):
+    filtered_lai = lai.copy()
+
+    if plot_selector.value != "All":
+        filtered_lai = filtered_lai[
+            filtered_lai["plot"] == plot_selector.value
+        ]
+
+    if subplot_selector.value != "All":
+        filtered_lai = filtered_lai[
+            filtered_lai["subplot"] == subplot_selector.value
+        ]
+
+    if plot_type_selector.value != "All":
+        filtered_lai = filtered_lai[
+            filtered_lai["plot_type"] == plot_type_selector.value
+        ]
+
+    if season_selector.value != "All":
+        filtered_lai = filtered_lai[
+            filtered_lai["season"] == season_selector.value
+        ]
+
+    filtered_lai
+    return (filtered_lai,)
+
+
+@app.cell
+def _(mo):
+    measurement_options = {
+        "LAI — Miller": "lai_miller",
+        "LAI — Norman & Campbell": "lai_norman_campbell",
+        "Mean angle — Miller": "angle_miller",
+        "Mean angle — Norman & Campbell": "angle_norman_campbell",
+    }
+
+    measurement_selector = mo.ui.dropdown(
+        options=list(measurement_options.keys()),
+        value="LAI — Miller",
+        label="Measurement",
+    )
+
+    measurement_selector
+    return measurement_options, measurement_selector
+
+
+@app.cell
+def _(measurement_options, measurement_selector):
+    selected_measurement = measurement_options[
+        measurement_selector.value
+    ]
+
+    selected_measurement
+    return (selected_measurement,)
+
+
+@app.cell
+def _():
+    import plotly.graph_objects as go
+    import numpy as np
+
+    return (go,)
+
+
+@app.cell
+def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
+    plot_data = filtered_lai[
+        ["date", selected_measurement]
+    ].copy()
+
+    plot_data = (
+        plot_data
+        .sort_values("date")
+        .reset_index(drop=True)
+    )
+
+    # ============================================================
+    # SETTINGS
+    # ============================================================
+
+    # Gaps longer than this are shown as dashed lines
+    max_gap_days = 365 * 2
+
+
+    # ============================================================
+    # FIGURE
+    # ============================================================
+
+    fig = go.Figure()
+
+
+    # ============================================================
+    # 1. MEASURED OBSERVATIONS
+    # ============================================================
+
+    measured = (
+        plot_data
+        .dropna(subset=[selected_measurement])
+        .sort_values("date")
+        .reset_index(drop=True)
+    )
+
+    fig.add_trace(
+        go.Scatter(
+            x=measured["date"],
+            y=measured[selected_measurement],
+            mode="markers",
+            name="Measured",
+            marker=dict(size=8),
+
+            # Full date shown when hovering
+            hovertemplate=(
+                "<b>Date:</b> %{x|%d %B %Y}"
+                "<br>"
+                f"<b>{measurement_selector.value}:</b> "
+                "%{y:.2f}"
+                "<extra></extra>"
+            ),
+
+            showlegend=True,
+        )
+    )
+
+
+    # ============================================================
+    # 2. CONNECT MEASUREMENTS
+    # ============================================================
+
+    for i in range(len(measured) - 1):
+
+        current = measured.iloc[i]
+        next_row = measured.iloc[i + 1]
+
+        gap_days = (
+            next_row["date"] - current["date"]
+        ).days
+
+        # --------------------------------------------------------
+        # Normal gap → solid line
+        # --------------------------------------------------------
+
+        if gap_days <= max_gap_days:
+
+            fig.add_trace(
+                go.Scatter(
+                    x=[
+                        current["date"],
+                        next_row["date"],
+                    ],
+                    y=[
+                        current[selected_measurement],
+                        next_row[selected_measurement],
+                    ],
+                    mode="lines",
+                    line=dict(width=2),
+                    showlegend=False,
+                    hoverinfo="skip",
+                )
+            )
+
+        # --------------------------------------------------------
+        # Long gap → dashed line
+        # --------------------------------------------------------
+
+        else:
+
+            fig.add_trace(
+                go.Scatter(
+                    x=[
+                        current["date"],
+                        next_row["date"],
+                    ],
+                    y=[
+                        current[selected_measurement],
+                        next_row[selected_measurement],
+                    ],
+                    mode="lines",
+                    line=dict(
+                        width=2,
+                        dash="dash",
+                    ),
+                    name="Long data gap",
+                    showlegend=(i == 0),
+                    hoverinfo="skip",
+                )
+            )
+
+
+    # ============================================================
+    # 3. HIGHLIGHT NaN DATES
+    # ============================================================
+
+    missing_dates = (
+        plot_data.loc[
+            plot_data[selected_measurement].isna(),
+            "date"
+        ]
+        .dropna()
+        .drop_duplicates()
+        .sort_values()
+    )
+
+    for date in missing_dates:
+
+        fig.add_vline(
+            x=date,
+            line_width=2,
+            line_dash="dot",
+            line_color="red",
+            showlegend=False,
+        )
+
+
+    # ============================================================
+    # 4. LEGEND ENTRY FOR MISSING OBSERVATIONS
+    # ============================================================
+
+    if len(missing_dates) > 0:
+
+        fig.add_trace(
+            go.Scatter(
+                x=[None],
+                y=[None],
+                mode="lines",
+                line=dict(
+                    width=2,
+                    dash="dot",
+                    color="red",
+                ),
+                name="Missing observation",
+                showlegend=True,
+                hoverinfo="skip",
+            )
+        )
+
+
+    # ============================================================
+    # 5. LAYOUT
+    # ============================================================
+
+    fig.update_layout(
+        title=f"{measurement_selector.value} over time",
+        xaxis_title="Date",
+        yaxis_title=measurement_selector.value,
+
+        # Important: inspect individual observations
+        hovermode="closest",
+    )
+
+    fig
+    return
+
+
+@app.cell
+def _():
+    return
+
+
+@app.cell
+def _():
+    return
+
+
+@app.cell
+def _():
+    return
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run()
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+"SCH";"Schänis";2017;"2017-08-23";2;"9906";"Fagus sylvatica";1;14.58
+"SCH";"Schänis";2019;"2019-08-22";2;"9901";"Fagus sylvatica";1;10
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+"VOR";"Vordemwald";2017;"2017-08-15";2;"10028";"Fagus sylvatica";1;10.07

From 99dc5ea9c0eedbd461aa2eba1435c130827720e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: nachiketnsc <140597172+nachiketnsc@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 1 Sep 2026 15:14:46 +0200
Subject: [PATCH 2/5] Fix Marimo dataset paths

---
 marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py   |    2 +-
 marimo_eda/LAI_Licor.py                   |    4 +-
 marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv | 9976 +++++++++++++++++++++
 3 files changed, 9979 insertions(+), 3 deletions(-)
 create mode 100644 marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv

diff --git a/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py b/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
index a79b86a..5f5f0b0 100644
--- a/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
+++ b/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
@@ -15,7 +15,7 @@ def _():
 
 @app.cell
 def _(Path, pd):
-    foliage_path = Path("data/lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv")
+    foliage_path = Path("lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv")
 
     foliage = pd.read_csv(
         foliage_path,
diff --git a/marimo_eda/LAI_Licor.py b/marimo_eda/LAI_Licor.py
index b101110..a985bb6 100644
--- a/marimo_eda/LAI_Licor.py
+++ b/marimo_eda/LAI_Licor.py
@@ -23,8 +23,8 @@ def _(mo):
 def _():
     import pandas as pd
 
-    df = pd.read_excel("data/legend_deposition_2026-07-28.xlsx")
-    df2 = pd.read_csv("data/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv")
+    df = pd.read_excel("legend_deposition_2026-07-28.xlsx")
+    df2 = pd.read_csv("monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv")
     return (pd,)
 
 
diff --git a/marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv b/marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv
new file mode 100644
index 0000000..a84f328
--- /dev/null
+++ b/marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv
@@ -0,0 +1,9976 @@
+"plot_id";"plot_name";"survey_year";"survey_month";"precip";"location";"conductivity";"ph";"alk";"nh4_n";"no3_n";"so4_s";"po4_p";"ca";"mg";"k";"na";"cl";"t_p";"t_s";"t_n";"toc"
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+"OTH";"Othmarsingen";2020;5;32.26504761904762;"B";81.14996080086664;6.790383583614839;0.47277935490269585;1.55599778324178;0.6500683269231337;0.4353483291664576;0.43012380402794703;2.549601139962749;1.0448591517283925;15.158166915104948;0.7315492247249713;0.7632684048491217;0.5816530670074944;0.9224810988154659;3.797831607843369;36.367996383466696
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+"OTH";"Othmarsingen";2015;8;27.935000000000002;"Bc";63.3894934669769;6.882961736146684;0.2045261822086987;1.8667420798281722;2.7980087703597634;0.7258820476105243;0.2621768748881331;3.004828709504206;0.6704471093610166;8.760546626096295;0.3185922677644532;0.692638983354215;0.31381439054948984;1.0475095758009665;7.655476803293359;19.12120637193485
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+"OTH";"Othmarsingen";2015;10;21.931538461538462;"Bc";51.782378731016095;6.944439843460855;0.2032261183402897;0.5265389498789941;1.946737469748518;0.5095463505313739;0.32964309564729405;2.0258365893865524;0.4542559713794676;11.08324657149872;0.27522121286520995;1.0157672828031283;0.440979025639227;0.857377433271369;3.868834467398548;14.989150360211848
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+"OTH";"Othmarsingen";2015;12;32.909333333333336;"Bc";19.615217567458064;6.146781311513884;0.05423725792075196;0.6625497123409773;0.5108438538205979;0.37935807471031524;0.08910891337817033;0.768087837290333;0.14976752289117576;2.967136698808848;0.35905623531318365;0.8890483753342516;0.10680949679928692;0.5305590308727007;2.0111015882019285;8.67667449963536
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+"OTH";"Othmarsingen";2016;5;123.51642857142856;"Bc";54.31661664440243;6.7236916793293116;0.4285679863291755;2.2580036952863414;0.23290678510088308;0.23575749900244616;0.30069279852882497;0.8448296004580071;0.5111626446453046;10.512262018354992;0.9010676428236843;0.3875912458146111;0.6599756943842057;0.8190868999496886;3.224197366457903;15.201412784823304
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+"OTH";"Othmarsingen";2021;11;16.365000000000002;"Bc";69.87448823709134;7.010113177525585;0.28670085548426516;0.34258203483043076;0.45386465016804156;0.4512597005805071;1.1475288725939505;1.3520739382829208;0.54644912923923;15.875905896730824;0.49127864344637945;2.978293308890925;1.1014540177207452;0.7980226092270087;1.9836014665444541;23.535486153376105
+"OTH";"Othmarsingen";2021;12;89.31363636363636;"Bc";14.369328719018778;6.429149911740555;0.05683890070741514;0.1460739274263321;0.16368851341035165;0.07303038322560945;0.05775499262048959;0.2784252531935467;0.11321081988905285;2.6018021069774537;0.27330326225253193;0.7346859178584151;0.07015698508829965;0.1257197312840348;0.6385133859229477;5.760441750725228
+"OTH";"Othmarsingen";2022;1;31.926988636363635;"Bc";15.19986172285844;6.1111718100474555;0.02978742300881806;0.4108167000347027;0.3586876965377326;0.14299018178906062;0.03410722146588008;0.4041498269311195;0.08912140626251301;1.6654462650044939;0.4512900741215308;1.0804111956434694;0.05027905822054938;0.20564623119155032;1.2048767310002404;5.172694023277542
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+"OTH";"Othmarsingen";2022;3;22.551318681318676;"Bc";38.26707485247324;6.514591710118979;0.10661571825920854;1.3769877544258033;1.15533980615641;0.36596154801990094;0.12008444548940879;1.8646801678223544;0.27117071197805254;2.8030011743666465;0.8077362986497222;1.3242196894019505;0.16356282374267245;0.5451917238825245;4.16562901075447;15.056135582188613
+"OTH";"Othmarsingen";2022;4;60.372527472527466;"Bc";34.630820364404165;6.696994809401121;0.18719894100729903;0.9593604215584558;0.45961554815340655;0.2349899051675495;0.17209975536504127;1.313029039480151;0.3675139227142831;4.782815719252262;0.4750019621762318;0.6933381532244853;0.18879335262745953;0.3944322321119788;2.3708961415387977;11.352933630863324
+"OTH";"Othmarsingen";2022;5;16.83675824175824;"Bc";81.47479872988524;7.283209555522262;0.5312067155132184;0.949976359939823;0.3876394662385088;0.6412952233633241;0.5327522855212791;3.2241194469191887;1.1889313185109767;13.93877679984597;0.6197612889119503;0.7639230001076923;0.5916205222090599;0.9788682761749052;2.991258521223514;25.431539599254645
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+"OTH";"Othmarsingen";2022;7;22.600714285714286;"Bc";86.72250560981006;7.46829260337446;0.41386027337947595;4.795209064188868;2.004225372143738;0.7803586485888561;0.7850180367245031;3.788973136120856;0.692726272873803;6.421655921115009;0.4295839259189027;0.8330767042760975;0.8205118991182326;1.0198177048765842;9.819305891090673;21.259511929142565
+"OTH";"Othmarsingen";2022;8;20.195;"Bc";77.5924486258975;6.9371105729336024;0.243030760089131;2.165811339440456;3.1009014607576133;0.35215201782619454;0.26902639267145334;4.6784159445407285;0.8551619212676406;8.82560980440703;0.3134488734835355;0.8546179747462244;0.3408531814805645;0.7300415944540728;7.4007851695964355;32.97788784352562
+"OTH";"Othmarsingen";2022;9;83.59142857142857;"Bc";32.12870936869809;6.757093186280108;0.1357264235909355;0.8940168079433982;0.7195419301363778;0.15657035068530606;0.13075989934032883;1.3329142940151075;0.2236777181529207;4.914679897118639;0.18844347506579623;0.377764663157535;0.1705890043408415;0.30258761151177493;2.556754843285368;14.085963423881465
+"OTH";"Othmarsingen";2022;10;53.13357142857143;"Bc";41.01639937085781;6.974102933613956;0.2303451288531598;0.49766611101402114;0.2587487867503731;0.1814197776493204;0.7521663261053678;1.0970790863995052;0.2984355196472502;8.742901407503998;0.21068395015258046;0.5816102948095769;0.7409871079624128;0.3268767526583946;1.6044830669337384;13.449444006479627
+"OTH";"Othmarsingen";2022;11;48.83142857142857;"Bc";50.16453689076123;7.033069210328633;0.2519768737932246;0.2206970920367445;0.09948420221169037;0.11498224211573342;1.6367980135743962;1.0764404364870397;0.43108010063776253;11.452754900239894;0.25899888830378565;1.5056935814171202;1.6066255924170616;0.2878507109004739;1.0066181206482945;15.146500950792815
+"OTH";"Othmarsingen";2022;12;56.11071428571429;"Bc";22.482417414550312;6.614724661083686;0.08835677678059958;0.3685257208325378;0.2705208325377124;0.11336769142638915;0.31360250525109795;0.43768863853351164;0.1554645025778117;4.023290242505252;0.3785613137292343;0.9157224746992553;0.33167573037998854;0.18463544013748331;1.0604016688944051;6.744178550696963
+"OTH";"Othmarsingen";2023;1;36.1893956043956;"Bc";20.565972516385862;6.17363769287478;0.06491034620972996;0.3662015495401939;0.31457581678805197;0.07599006599893418;0.19088399081753962;0.4313369088449504;0.13954640649695513;3.1062976146554986;0.4958440439264129;1.2833645382124268;0.21718696509662994;0.1602875576750521;1.0368830124482464;5.818784646753118
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+"OTH";"Othmarsingen";2023;4;51.546;"Bc";43.15078958600086;6.576300261243422;0.21750606060606056;0.777625693555271;0.3840571916346564;0.2886653862569355;0.2351351045667947;1.1427289799402476;0.47642723004694837;7.703143405889884;0.7357584293640632;1.094147247119078;0.2874728979940248;0.48914297908664106;1.9678523687580025;16.28978005121639
+"OTH";"Othmarsingen";2023;5;41.248;"Bc";86.65656516679597;7.215048783482551;0.5614535880527541;1.0928408650116368;0.2581869666408069;0.5289335725368502;0.9926265321955005;1.243700640031032;0.8508646237393329;17.61357079131109;0.5248655934833204;0.49243793638479444;1.0378497866563228;0.9132776377036461;3.7714253878975956;23.90288541505043
+"OTH";"Othmarsingen";2023;6;22.135714285714286;"Bc";118.6250726040658;7.404944680714353;0.5218770764762827;4.083289060987416;3.16692371732817;0.9343628267182961;1.0901512875121009;5.099521200387222;1.274058083252662;12.582069893514037;0.4877914811229429;1.2879167473378508;1.1203219748305904;1.2545686350435623;10.842101626331075;31.03229852274927
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From 5b776b2d03c35947e58646cec036472f9f3cfad4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: nachiketnsc <140597172+nachiketnsc@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 1 Sep 2026 15:21:45 +0200
Subject: [PATCH 3/5] Update LAI Marimo notebook

---
 marimo_eda/LAI_Licor.py | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/marimo_eda/LAI_Licor.py b/marimo_eda/LAI_Licor.py
index a985bb6..ae34d1c 100644
--- a/marimo_eda/LAI_Licor.py
+++ b/marimo_eda/LAI_Licor.py
@@ -49,7 +49,7 @@ def _(files):
 
 @app.cell
 def _(Path, pd):
-    lai_path = Path("data/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx")
+    lai_path = Path("LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx")
 
     raw_lai = pd.read_excel(
         lai_path,

From 5c823c8b3d974fed45245760282267234f06d160 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: nachiketnsc <140597172+nachiketnsc@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 1 Sep 2026 16:41:10 +0200
Subject: [PATCH 4/5] Remove datasets from Marimo EDA PR

---
 marimo_eda/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx   |  Bin 26878 -> 0 bytes
 marimo_eda/legend_deposition_2026-07-28.xlsx  |  Bin 11445 -> 0 bytes
 marimo_eda/lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv | 2333 ----
 marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv     | 9976 -----------------
 4 files changed, 12309 deletions(-)
 delete mode 100644 marimo_eda/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx
 delete mode 100644 marimo_eda/legend_deposition_2026-07-28.xlsx
 delete mode 100644 marimo_eda/lwf_foliage_dw100_i_2026-07-30.csv
 delete mode 100644 marimo_eda/monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv

diff --git a/marimo_eda/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx b/marimo_eda/LAI_Licor_3_rings_all_years.xlsx
deleted file mode 100644
index 5f0d9840c305cc169d06b3f0a2a1abc5a7ad35f6..0000000000000000000000000000000000000000
GIT binary patch
literal 0
HcmV?d00001

literal 26878
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ze{gPoAZwD$%(FlC?7c(2NkPM4Lcl>FKtMo{LS)ig+JGS;AkbhTATS^hpfrVStR0Q5
z9d(u5Y>geX8C|U`NpfMJXtE)ofY1N`kN=AiC`;&)?O{d^Iu~yhN~E)>wflllzM|iW
zPQ^k*Lh&1qK_-_Ie`RII#PDlT+1Hbw^7zlM9Zk+uwc3U?3^23fNtRj>YH%vtKhH{x
z&PNVjGL1h5DtB`tQLaGOEZsa=)U0}RM$|AQl|@Yn*hbX^iRx|fsx235nF;4FRBh`F
z)~i8w5JvuPa{TNU>1N5k=y-*YxR{c{cXoK~OYvPWX$;l3Ty-emUQ`M_G{L6)X)lhL
z5OG+VMGYLy5zysYDD>;Pv5VzAQ4*uh&yw`3CpwD$#gDBl#xj8nO`HP}ZW?W6^LN8T
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-"OTH";"Othmarsingen";2014;6;22.76625;"Bc";74.84243617196509;7.112450362610347;0.26955420029649146;2.205966068193049;2.0871390215779937;0.5521718003623785;0.29698160105419197;2.7401269971998024;0.7001021248558721;7.315260583099984;0.5980523801680118;0.8052574534673037;0.4215806292208861;1.0450963597430407;6.7521109701861315;21.323563829682094
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-"OTH";"Othmarsingen";2015;6;51.793076923076924;"Bc";32.14175639749893;6.776801843572379;0.1360187745614947;1.2474217225349393;1.2296588050080943;0.38203922413152924;0.15212141509854302;1.5820912952429045;0.3632283940532593;4.406849712613804;0.3305973622848316;0.4106796275118445;0.20119854153361746;0.6105317610016189;3.7268648007604224;11.920638635992336
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-"OTH";"Othmarsingen";2015;8;27.935000000000002;"Bc";63.3894934669769;6.882961736146684;0.2045261822086987;1.8667420798281722;2.7980087703597634;0.7258820476105243;0.2621768748881331;3.004828709504206;0.6704471093610166;8.760546626096295;0.3185922677644532;0.692638983354215;0.31381439054948984;1.0475095758009665;7.655476803293359;19.12120637193485
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-"OTH";"Othmarsingen";2015;12;32.909333333333336;"Bc";19.615217567458064;6.146781311513884;0.05423725792075196;0.6625497123409773;0.5108438538205979;0.37935807471031524;0.08910891337817033;0.768087837290333;0.14976752289117576;2.967136698808848;0.35905623531318365;0.8890483753342516;0.10680949679928692;0.5305590308727007;2.0111015882019285;8.67667449963536
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-"OTH";"Othmarsingen";2022;8;20.195;"Bc";77.5924486258975;6.9371105729336024;0.243030760089131;2.165811339440456;3.1009014607576133;0.35215201782619454;0.26902639267145334;4.6784159445407285;0.8551619212676406;8.82560980440703;0.3134488734835355;0.8546179747462244;0.3408531814805645;0.7300415944540728;7.4007851695964355;32.97788784352562
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-"OTH";"Othmarsingen";2022;12;56.11071428571429;"Bc";22.482417414550312;6.614724661083686;0.08835677678059958;0.3685257208325378;0.2705208325377124;0.11336769142638915;0.31360250525109795;0.43768863853351164;0.1554645025778117;4.023290242505252;0.3785613137292343;0.9157224746992553;0.33167573037998854;0.18463544013748331;1.0604016688944051;6.744178550696963
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-"OTH";"Othmarsingen";2023;4;51.546;"Bc";43.15078958600086;6.576300261243422;0.21750606060606056;0.777625693555271;0.3840571916346564;0.2886653862569355;0.2351351045667947;1.1427289799402476;0.47642723004694837;7.703143405889884;0.7357584293640632;1.094147247119078;0.2874728979940248;0.48914297908664106;1.9678523687580025;16.28978005121639
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-"VOR";"Vordemwald";2024;2;63.95114285714286;"F";5.703984738349365;5.901164485940933;0.014818378315589131;0.4047924174258027;0.1811455575461625;0.095291476975727;0.02445;0.16379700574992515;0.0076892538500373045;0.14572040262879252;0.07190617390954701;0.18391986293107684;0.009999999999999998;0.09800955193473587;0.655839979180535;1.0559046792417426
-"VOR";"Vordemwald";2024;3;118.85885714285713;"F";5.577777243597448;5.9106653660983035;0.018061076522934767;0.28133612976735917;0.14999804329745245;0.08303063898116855;0.02445;0.28481038735018244;0.01802484098787037;0.11639968654298255;0.12333939414335372;0.2114850170430234;0.009999999999999998;0.08115226703461008;0.5392640125382808;1.1086713131541373
-"VOR";"Vordemwald";2024;4;68.44714285714285;"F";9.624544486882476;5.954987258402649;0.03251353077452884;0.4039705090476489;0.25159194790557893;0.16369532277252524;0.024450000000000003;0.42895585749170373;0.04364535720994303;0.27602867697702094;0.23014983407425965;0.3826885605159352;0.01;0.16401070690626762;0.7689519879782106;1.7376392411245383
-"VOR";"Vordemwald";2024;5;150.07266666666666;"F";5.849041575414576;5.875886795973799;0.02064034223420654;0.24922225233109294;0.13939768290028384;0.10830365289704097;0.02445;0.3001373023735169;0.020702135409956954;0.13120564704209964;0.0798504546686272;0.17748731503405016;0.023283484889542398;0.11656305167718749;0.5240365720606461;1.5047708980538317
-"VOR";"Vordemwald";2024;6;155.52876190476192;"F";8.3550555646727709;6.078249175126248;0.03839814953841029;0.1151575644866177;0.06213663373854598;0.17191952307703612;0.024449999999999993;0.7385767317880874;0.04377403230270683;0.18280503988850325;0.19904648657850452;0.3328108327230241;0.05764854456563538;0.18733446699798903;0.40073805739192625;1.4777128249865896
-"VOR";"Vordemwald";2024;7;120.52142857142857;"F";8.555157944645291;5.864708938236921;0.026737360279736857;0.358347098915427;0.22124940437385168;0.17727481775617848;0.02445;0.6006674568837788;0.040370200912700764;0.1850764890653707;0.14727487702246192;0.2822445919516387;0.013986819178569311;0.18855367747288568;0.7282052995910626;1.9233204820719492
-"VOR";"Vordemwald";2024;8;56.65785714285715;"F";9.579977559536566;5.8503661766720505;0.02996146922000479;0.3131657694683627;0.26479789715207824;0.14437015418363358;0.02445;0.6306224202922304;0.02795582506524123;0.16717154347524613;0.18434205317633415;0.37834429722267743;0.03330527855170762;0.1698838138702235;0.8191638292507658;3.3773816740837863
-"VOR";"Vordemwald";2024;9;122.72928571428572;"F";4.668172109346354;5.662098170597369;0.011197870458209415;0.19731242397611468;0.14790176986515036;0.08321032353437588;0.02445;0.21857004091467283;0.020712031707416437;0.10845718509378949;0.07625548681476654;0.19790484283062024;0.02559243631453664;0.09134040658592371;0.44179824526687655;1.5404762920131998
-"VOR";"Vordemwald";2024;10;88.20142857142856;"F";3.373734795354789;5.783330282689571;0.008542321957856206;0.10380188205568422;0.08976315576359307;0.05612779190489302;0.0036317997764856416;0.20462786479000986;0.011952219756725677;0.1;0.04224298278291574;0.07278992889651933;0.010189015403054696;0.060716217748335785;0.20836214023096486;1.0002204188464714
-"VOR";"Vordemwald";2024;11;75.16428571428571;"F";6.104140644302956;5.69471212415226;0.014148624916848809;0.20648586904875038;0.18768106053406824;0.1512636700560677;0.024450000000000003;0.23109590420982612;0.02167469352846147;0.10000000000000002;0.20674988121258198;0.35685253254775257;0.011330799201748554;0.08973469542906015;0.40410837593842075;1.0580320022807186
-"VOR";"Vordemwald";2024;12;101.7017857142857;"F";4.059577195231156;5.5939194252440645;0.006768361631520728;0.1989735747019472;0.11259577195231157;0.05690158551788317;0.024450000000000003;0.04;0.007300528505961057;0.1;0.15195243446350504;0.21752178111776377;0.01;0.06779260091654522;0.4072574473688831;0.7971306517654909

From c4931b1b2641faac2b5553418ecb118b10ec20a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: nachiketnsc <140597172+nachiketnsc@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 7 Sep 2026 15:33:01 +0200
Subject: [PATCH 5/5] Fix Ruff issues in Marimo EDA

---
 marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py | 96 ++++++++++++-------------
 marimo_eda/LAI_Licor.py                 | 93 +++++++-----------------
 2 files changed, 72 insertions(+), 117 deletions(-)

diff --git a/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py b/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
index 5f5f0b0..1514e80 100644
--- a/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
+++ b/marimo_eda/Individual_LWF_Deposition.py
@@ -1,15 +1,18 @@
+"""Interactive EDA for individual LWF foliage dry-weight measurements."""
+
 import marimo
 
-__generated_with = "0.24.0"
+__generated_with = "0.23.8"
 app = marimo.App(width="medium")
 
 
 @app.cell
 def _():
-    import pandas as pd
-    import marimo as mo
     from pathlib import Path
 
+    import marimo as mo
+    import pandas as pd
+
     return Path, mo, pd
 
 
@@ -42,59 +45,45 @@ def _(foliage, pd):
 @app.cell
 def _(foliage, mo):
     plot_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            foliage["plot_id"]
-            .dropna()
-            .unique()
-            .tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(foliage["plot_id"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="LWF site",
     )
 
     species_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            foliage["species"]
-            .dropna()
-            .unique()
-            .tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(foliage["species"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Species",
     )
 
     leaf_type_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            foliage["leaf_type"]
-            .dropna()
-            .unique()
-            .tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(foliage["leaf_type"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Leaf type",
     )
 
     age_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            foliage["leaf_age_class"]
-            .dropna()
-            .unique()
-            .tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(foliage["leaf_age_class"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Leaf age class",
     )
 
-    mo.vstack([
-        mo.hstack([
-            plot_selector,
-            species_selector,
-        ]),
-        mo.hstack([
-            leaf_type_selector,
-            age_selector,
-        ]),
-    ])
+    mo.vstack(
+        [
+            mo.hstack(
+                [
+                    plot_selector,
+                    species_selector,
+                ]
+            ),
+            mo.hstack(
+                [
+                    leaf_type_selector,
+                    age_selector,
+                ]
+            ),
+        ]
+    )
     return age_selector, leaf_type_selector, plot_selector, species_selector
 
 
@@ -103,6 +92,7 @@ def _(
     age_selector,
     foliage,
     leaf_type_selector,
+    mo,
     plot_selector,
     species_selector,
 ):
@@ -128,7 +118,7 @@ def _(
             filtered_foliage["leaf_age_class"] == age_selector.value
         ]
 
-    filtered_foliage
+    mo.output.replace(filtered_foliage)
     return (filtered_foliage,)
 
 
@@ -145,13 +135,11 @@ def _(filtered_foliage):
 
 
 @app.cell
-def _(filtered_foliage):
+def _(filtered_foliage, mo):
     import plotly.graph_objects as go
 
     plot_data = (
-        filtered_foliage[
-            ["survey_date", "gew100", "sample_id"]
-        ]
+        filtered_foliage[["survey_date", "gew100", "sample_id"]]
         .dropna(subset=["survey_date", "gew100"])
         .sort_values("survey_date")
     )
@@ -182,15 +170,14 @@ def _(filtered_foliage):
         hovermode="closest",
     )
 
-    fig
+    mo.output.replace(fig)
     return (go,)
 
 
 @app.cell
-def _(foliage):
+def _(foliage, mo):
     samples_per_group = (
-        foliage
-        .groupby(
+        foliage.groupby(
             [
                 "survey_date",
                 "species",
@@ -209,12 +196,23 @@ def _(foliage):
         .sort_values("survey_date")
     )
 
-    samples_per_group
+    mo.output.replace(samples_per_group)
     return
 
 
 @app.cell
-def _(go, samples_per_date):
+def _(foliage):
+    samples_per_date = (
+        foliage.groupby("survey_date", dropna=False)
+        .agg(n_samples=("sample_id", "nunique"))
+        .reset_index()
+        .sort_values("survey_date")
+    )
+    return (samples_per_date,)
+
+
+@app.cell
+def _(go, mo, samples_per_date):
     fig_1 = go.Figure()
 
     fig_1.add_trace(
@@ -235,7 +233,7 @@ def _(go, samples_per_date):
         yaxis_title="Number of individual samples",
     )
 
-    fig_1
+    mo.output.replace(fig_1)
     return
 
 
diff --git a/marimo_eda/LAI_Licor.py b/marimo_eda/LAI_Licor.py
index ae34d1c..eed5ff4 100644
--- a/marimo_eda/LAI_Licor.py
+++ b/marimo_eda/LAI_Licor.py
@@ -1,3 +1,5 @@
+"""Interactive EDA for LI-COR LAI measurements."""
+
 import marimo
 
 __generated_with = "0.24.0"
@@ -13,7 +15,7 @@ def _():
 
 @app.cell
 def _(mo):
-    sites = [1,2,3]
+    sites = [1, 2, 3]
 
     mo.ui.dropdown(sites)
     return
@@ -23,8 +25,8 @@ def _(mo):
 def _():
     import pandas as pd
 
-    df = pd.read_excel("legend_deposition_2026-07-28.xlsx")
-    df2 = pd.read_csv("monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv")
+    df = pd.read_excel("legend_deposition_2026-07-28.xlsx")  # noqa: F841
+    df2 = pd.read_csv("monthly_dep_lwf_2026-07-28.csv")  # noqa: F841
     return (pd,)
 
 
@@ -36,7 +38,7 @@ def _():
 
     files = sorted(data_dir.iterdir())
 
-    files
+    files  # noqa: B018
     return Path, files
 
 
@@ -116,33 +118,25 @@ def _(pd, raw_lai):
 @app.cell
 def _(lai, mo):
     plot_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            lai["plot"].dropna().unique().tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(lai["plot"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Plot",
     )
 
     subplot_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            lai["subplot"].dropna().unique().tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(lai["subplot"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Subplot",
     )
 
     plot_type_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            lai["plot_type"].dropna().unique().tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(lai["plot_type"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Plot type",
     )
 
     season_selector = mo.ui.dropdown(
-        options=["All"] + sorted(
-            lai["season"].dropna().unique().tolist()
-        ),
+        options=["All"] + sorted(lai["season"].dropna().unique().tolist()),
         value="All",
         label="Season",
     )
@@ -169,26 +163,18 @@ def _(
     filtered_lai = lai.copy()
 
     if plot_selector.value != "All":
-        filtered_lai = filtered_lai[
-            filtered_lai["plot"] == plot_selector.value
-        ]
+        filtered_lai = filtered_lai[filtered_lai["plot"] == plot_selector.value]
 
     if subplot_selector.value != "All":
-        filtered_lai = filtered_lai[
-            filtered_lai["subplot"] == subplot_selector.value
-        ]
+        filtered_lai = filtered_lai[filtered_lai["subplot"] == subplot_selector.value]
 
     if plot_type_selector.value != "All":
-        filtered_lai = filtered_lai[
-            filtered_lai["plot_type"] == plot_type_selector.value
-        ]
+        filtered_lai = filtered_lai[filtered_lai["plot_type"] == plot_type_selector.value]
 
     if season_selector.value != "All":
-        filtered_lai = filtered_lai[
-            filtered_lai["season"] == season_selector.value
-        ]
+        filtered_lai = filtered_lai[filtered_lai["season"] == season_selector.value]
 
-    filtered_lai
+    filtered_lai  # noqa: B018
     return (filtered_lai,)
 
 
@@ -207,39 +193,30 @@ def _(mo):
         label="Measurement",
     )
 
-    measurement_selector
+    measurement_selector  # noqa: B018
     return measurement_options, measurement_selector
 
 
 @app.cell
 def _(measurement_options, measurement_selector):
-    selected_measurement = measurement_options[
-        measurement_selector.value
-    ]
+    selected_measurement = measurement_options[measurement_selector.value]
 
-    selected_measurement
+    selected_measurement  # noqa: B018
     return (selected_measurement,)
 
 
 @app.cell
 def _():
     import plotly.graph_objects as go
-    import numpy as np
 
     return (go,)
 
 
 @app.cell
 def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
-    plot_data = filtered_lai[
-        ["date", selected_measurement]
-    ].copy()
+    plot_data = filtered_lai[["date", selected_measurement]].copy()
 
-    plot_data = (
-        plot_data
-        .sort_values("date")
-        .reset_index(drop=True)
-    )
+    plot_data = plot_data.sort_values("date").reset_index(drop=True)
 
     # ============================================================
     # SETTINGS
@@ -248,21 +225,18 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
     # Gaps longer than this are shown as dashed lines
     max_gap_days = 365 * 2
 
-
     # ============================================================
     # FIGURE
     # ============================================================
 
     fig = go.Figure()
 
-
     # ============================================================
     # 1. MEASURED OBSERVATIONS
     # ============================================================
 
     measured = (
-        plot_data
-        .dropna(subset=[selected_measurement])
+        plot_data.dropna(subset=[selected_measurement])
         .sort_values("date")
         .reset_index(drop=True)
     )
@@ -274,7 +248,6 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
             mode="markers",
             name="Measured",
             marker=dict(size=8),
-
             # Full date shown when hovering
             hovertemplate=(
                 "<b>Date:</b> %{x|%d %B %Y}"
@@ -283,31 +256,25 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
                 "%{y:.2f}"
                 "<extra></extra>"
             ),
-
             showlegend=True,
         )
     )
 
-
     # ============================================================
     # 2. CONNECT MEASUREMENTS
     # ============================================================
 
     for i in range(len(measured) - 1):
-
         current = measured.iloc[i]
         next_row = measured.iloc[i + 1]
 
-        gap_days = (
-            next_row["date"] - current["date"]
-        ).days
+        gap_days = (next_row["date"] - current["date"]).days
 
         # --------------------------------------------------------
         # Normal gap → solid line
         # --------------------------------------------------------
 
         if gap_days <= max_gap_days:
-
             fig.add_trace(
                 go.Scatter(
                     x=[
@@ -330,7 +297,6 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
         # --------------------------------------------------------
 
         else:
-
             fig.add_trace(
                 go.Scatter(
                     x=[
@@ -352,23 +318,18 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
                 )
             )
 
-
     # ============================================================
     # 3. HIGHLIGHT NaN DATES
     # ============================================================
 
     missing_dates = (
-        plot_data.loc[
-            plot_data[selected_measurement].isna(),
-            "date"
-        ]
+        plot_data.loc[plot_data[selected_measurement].isna(), "date"]
         .dropna()
         .drop_duplicates()
         .sort_values()
     )
 
     for date in missing_dates:
-
         fig.add_vline(
             x=date,
             line_width=2,
@@ -377,13 +338,11 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
             showlegend=False,
         )
 
-
     # ============================================================
     # 4. LEGEND ENTRY FOR MISSING OBSERVATIONS
     # ============================================================
 
     if len(missing_dates) > 0:
-
         fig.add_trace(
             go.Scatter(
                 x=[None],
@@ -400,7 +359,6 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
             )
         )
 
-
     # ============================================================
     # 5. LAYOUT
     # ============================================================
@@ -409,12 +367,11 @@ def _(filtered_lai, go, measurement_selector, selected_measurement):
         title=f"{measurement_selector.value} over time",
         xaxis_title="Date",
         yaxis_title=measurement_selector.value,
-
         # Important: inspect individual observations
         hovermode="closest",
     )
 
-    fig
+    fig  # noqa: B018
     return
 
 
@@ -434,4 +391,4 @@ def _():
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    app.run()
+    app.run()
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