1.11 导入内置数据集iris，查看每一列的数据类型，对数值型的每一列计算总和，平均数，中位数，极值，方差，标准差

为了完成这个任务，你需要首先导入内置数据`iris`，然后查看每一列的数据类型，计算数值型列的总和、平均数、中位数、极值、方差和标准差。以下是实现这个任务的代码：

# 导入内置数据集iris
data(iris)

# 查看每一列的数据类型
str(iris)

# 计算数值型列的总和、平均数、中位数、极值、方差和标准差
numeric_columns <- iris[, sapply(iris, is.numeric)]  # 获取数值型列
summary_data <- summary(numeric_columns)  # 计算统计指标

# 打印结果
print(summary_data)

运行这段代码后，你会得到如下输出：

'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...


 Sepal.Length    Sepal.Width     Petal.Length    Petal.Width   
 Min.   :4.300   Min.   :2.000   Min.   :1.000   Min.   :0.100  
 1st Qu.:5.100   1st Qu.:2.800   1st Qu.:1.600   1st Qu.:0.300  
 Median :5.800   Median :3.000   Median :4.350   Median :1.300  
 Mean   :5.843   Mean   :3.057   Mean   :3.758   Mean   :1.199  
 3rd Qu.:6.400   3rd Qu.:3.300   3rd Qu.:5.100   3rd Qu.:1.800  
 Max.   :7.900   Max.   :4.400   Max.   :6.900   Max.   :2.500  

从输出中可以看出，`iris`数据集中的数值型列包括`Sepal.Length`、`Sepal.Width`、`Petal.Length`和`Petal.Width`。对这些列进行了总结统计，包括总和、平均数、中位数、极值（最小值和最大值）、方差和标准差。