编写程序,导入鸢尾花数据,实现以下操作 ,读入鸢尾花数据,输出前6行数据
时间: 2024-02-28 16:54:18 浏览: 22
好的,以下是 Python 代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
# 输出前6行数据
print(iris_data.head(6))
```
请确保将 "iris.csv" 文件放在当前工作目录中。如果数据文件不在当前工作目录中,需要在 `read_csv()` 函数中指定数据文件的完整路径。
相关问题
编写程序,导入鸢尾花数据,实现以下操作 (1)读入鸢尾花数据,输出前6行数据
好的,以下是 Python 代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取鸢尾花数据
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
# 输出前6行数据
print(data.head(6))
```
输出结果如下:
```
0 1 2 3 4
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
5 5.4 3.9 1.7 0.4 Iris-setosa
```
编写程序,导入鸢尾花数据,实现以下操作 (1)读入鸢尾花数据,输出前6行数据 (2)统计鸢尾花每个品种的数量 (3)按品种划分,每个品种的花萼,花瓣的长度和宽度的最大值分别是多少? (4)计算每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的跨度范围,即最大值减去最小值 (5)计算鸢尾花每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的平均值、最大值
好的,接下来我将逐一回答您的问题:
(1)读入鸢尾花数据,输出前6行数据
```python
import pandas as pd
# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
# 输出前6行数据
print(iris_data.head(6))
```
(2)统计鸢尾花每个品种的数量
```python
import pandas as pd
# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
# 统计鸢尾花每个品种的数量
print(iris_data['species'].value_counts())
```
(3)按品种划分,每个品种的花萼,花瓣的长度和宽度的最大值分别是多少?
```python
import pandas as pd
# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
# 按品种划分,每个品种的花萼,花瓣的长度和宽度的最大值分别是多少
print(iris_data.groupby('species').max()[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']])
```
(4)计算每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的跨度范围,即最大值减去最小值
```python
import pandas as pd
# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
# 计算每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的跨度范围,即最大值减去最小值
print(iris_data.groupby('species').agg(lambda x: x.max() - x.min())[["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]])
```
(5)计算鸢尾花每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的平均值、最大值
```python
import pandas as pd
# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
# 计算鸢尾花每个品种所有属性(花瓣、花萼的长度和宽度)数值的平均值、最大值
print(iris_data.groupby('species').agg(['mean', 'max'])[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']])
```