python读取iris数据集中花萼长度数据，对其进行排序，去重，求和，累积和。均值，标准差，方差，最小值，最大值

在Python中，你可以使用`pandas`库来轻松处理`Iris`数据集中的花萼长度数据。假设数据存储在一个名为`iris_data.csv`的CSV文件中，并且包含'Sepal Length (cm)'这一列。下面是步骤：

1. 首先，导入必要的库：

import pandas as pd

2. 读取数据集：

df = pd.read_csv('iris_data.csv')

3. 选择花萼长度列并转换为数值型：

sepal_length = df['Sepal Length (cm)'].astype(float)

4. 排序数据：

sorted_sepal_length = sepal_length.sort_values()

5. 去重（如果数据已经去重则跳过这一步）：

unique_sepal_length = sorted_sepal_length.drop_duplicates()

6. 求和、累积和、计算描述性统计量：

total_sum = sum(sepal_length)
cumulative_sum = sepal_length.cumsum()
mean = sepal_length.mean()
std_dev = sepal_length.std()
variance = sepal_length.var()
min_value = sepal_length.min()
max_value = sepal_length.max()

# 或者将它们放入一个新的DataFrame中
summary_stats = {'Total Sum': total_sum, 'Cumulative Sum': cumulative_sum,
                 'Mean': mean, 'Standard Deviation': std_dev, 'Variance': variance,
                 'Min': min_value, 'Max': max_value}
stats_df = pd.DataFrame([summary_stats])

现在你得到了排序后的花萼长度数据，以及对应的求和、累计和等统计信息。