本次实验读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据,并对其进行排序、去重,并求出和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。
时间: 2024-09-29 10:07:12 浏览: 40
在本次实验中,我们将从著名的Iris数据集中获取关于鸢尾花(Iris species)的信息,特别是萼片(Sepal Length)和花瓣(Petal Length)的数值特征。首先,我们会加载数据集并将其转换成适合处理的数据结构。
1. 数据读取:使用适当的库(如pandas in Python),我们将读取CSV文件,把数据存储在DataFrame对象中,方便操作。
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('iris.csv') # 假设数据集路径为'iris.csv'
```
2. 排序与去重:对每个特征列(萼片和花瓣长度),我们先按升序或降序排列,然后去除重复项。
```python
sepal_lengths = data['sepal_length'].drop_duplicates().sort_values()
petal_lengths = data['petal_length'].drop_duplicates().sort_values()
```
3. 数值统计:计算和、均值、标准差、方差、最小值和最大值。
```python
sepal_stats = {
'sum': sepal_lengths.sum(),
'mean': sepal_lengths.mean(),
'std_dev': sepal_lengths.std(),
'variance': sepal_lengths.var(),
'min': sepal_lengths.min(),
'max': sepal_lengths.max()
}
petal_stats = {
'sum': petal_lengths.sum(),
'mean': petal_lengths.mean(),
'std_dev': petal_lengths.std(),
'variance': petal_lengths.var(),
'min': petal_lengths.min(),
'max': petal_lengths.max()
}
```
完成以上步骤后,我们就得到了萼片和花瓣长度的排序后的统计数据。
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