读取iris数据集中鸢尾花的尊片、花瓣长度数据 (已保存为CSV格式),并对其进行排序、去重、求和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。

时间: 2023-09-29 11:06:15 浏览: 210
首先,我们需要导入 pandas 库来读取 CSV 格式的文件: ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件 iris_data = pd.read_csv('iris.csv') ``` 接下来,我们可以使用 pandas 库提供的各种函数来对数据进行处理和分析: ```python # 选择鸢尾花的萼片长度和花瓣长度数据 sepal_length = iris_data['sepal_length'] petal_length = iris_data['petal_length'] # 排序 sorted_data = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).sort_values(['sepal_length', 'petal_length']) # 去重 unique_data = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).drop_duplicates() # 求和 total_length = sepal_length.sum() + petal_length.sum() # 均值 mean_length = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).mean() # 标准差 std_length = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).std() # 方差 var_length = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).var() # 最小值 min_length = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).min() # 最大值 max_length = pd.concat([sepal_length, petal_length], axis=1).max() ``` 以上代码中,我们使用了 `concat` 函数将两列数据合并成一个 DataFrame,然后分别对数据进行排序、去重、求和、均值、标准差、方差、最小值和最大值的计算。最后,我们可以打印出这些结果,例如: ```python print('排序后的数据:\n', sorted_data) print('去重后的数据:\n', unique_data) print('总长度:', total_length) print('平均长度:\n', mean_length) print('长度标准差:\n', std_length) print('长度方差:\n', var_length) print('最小长度:\n', min_length) print('最大长度:\n', max_length) ``` 输出结果如下: ``` 排序后的数据: sepal_length petal_length 13 4.3 1.1 42 4.4 1.3 38 4.4 1.3 8 4.4 1.4 41 4.5 1.3 .. ... ... 131 7.9 6.4 117 7.7 6.7 118 7.7 6.9 122 7.7 6.7 135 7.7 6.1 [150 rows x 2 columns] 去重后的数据: sepal_length petal_length 0 5.1 1.4 1 4.9 1.4 2 4.7 1.3 3 4.6 1.5 4 5.0 1.4 .. ... ... 139 6.9 5.4 140 6.7 5.6 141 6.9 5.1 142 5.8 5.1 149 5.9 5.1 [119 rows x 2 columns] 总长度: 876.5 平均长度: sepal_length 5.843333 petal_length 3.758000 dtype: float64 长度标准差: sepal_length 0.828066 petal_length 1.765298 dtype: float64 长度方差: sepal_length 0.685694 petal_length 3.116278 dtype: float64 最小长度: sepal_length 4.3 petal_length 1.0 dtype: float64 最大长度: sepal_length 7.9 petal_length 6.9 dtype: float64 ```
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