> china_data <- coronavirus %>% + filter(country == "China") %>% + group_by(province, type) %>% + summarize(total = sum(cases)) %>% + arrange(desc(total)) `summarise()` has grouped output by 'province'. You can override using the `.groups` argument.

这段代码是R语言的代码，其实和我之前提供的Python代码思路是一样的，只不过用的是R语言的语法。这段代码实现的功能和之前提供的Python代码类似，即从疫情数据中提取出国家为China的数据，对省份和类型进行分组汇总，并按照总数从高到低排序。

具体来说，这段代码做了以下几个步骤：

1. 从coronavirus数据框中筛选出国家为China的数据：

china_data <- coronavirus %>%
  filter(country == "China")

2. 对省份和类型进行分组汇总，并计算各类型病例数的总和：

grouped_data <- china_data %>%
  group_by(province, type) %>%
  summarize(total = sum(cases))

3. 对各省份的总病例数进行排序：

sorted_data <- grouped_data %>%
  arrange(desc(total))

最终得到的sorted_data包含了各省份和类型的病例总数，并按照总数从高到低排序。您可以根据自己的需求对输出结果进行格式化和调整。

相关问题

confirmed_cases <- coronavirus %>% group_by(country) %>% summarize(total_cases = sum(cases)) %>% arrange(desc(total_cases)运行后没有输出

这段代码只是对数据集进行了处理，并没有使用 print() 函数或者其他输出函数将结果打印到控制台或者其他地方。如果你希望查看输出结果，可以在代码的最后一行加上 print() 函数，例如：

confirmed_cases <- coronavirus %>% 
                   group_by(country) %>% 
                   summarize(total_cases = sum(cases)) %>% 
                   arrange(desc(total_cases))

print(confirmed_cases)

这样就可以将排序后的结果打印到控制台上。

self.data = pd.read_csv("新型冠状病毒2.csv")如果是这样如何改正

如果你的`pd.read_csv()`函数在尝试读取名为"新型冠状病毒2.csv"的CSV文件时出错，可能是因为以下几个原因：

1. 文件路径不正确：确认一下文件的实际位置是否与你提供的相对或绝对路径相符。如果是在不同的目录下，记得调整路径，或者提供完整的文件路径，如"C:\path\to\file\新型冠状病毒2.csv"。

2. 文件不存在：确认文件是否存在并且文件名无误。可以尝试手动打开文件或者查看文件管理器来确认。

3. CSV格式问题：文件可能不是一个标准的CSV格式，或者包含特殊字符，这可能导致解析错误。确保文件是以逗号分隔值（CSV）格式保存的，没有多余的空格或制表符等。

4. pandas读取时的异常：检查你的Python环境和pandas版本是否兼容，有时更新库或者清理环境中可能存在的旧版本文件也可能解决问题。

修正后的代码应该类似于这样：

import pandas as pd

# 更改成绝对路径或相对路径，视实际情况而定
corrected_data_path = "C:/data/novel_coronavirus_2.csv"  # 根据你的实际文件路径修改这里

try:
    self.data = pd.read_csv(corrected_data_path)
except FileNotFoundError:
    print(f"文件 '{corrected_data_path}' 未找到。")
except Exception as e:
    print(f"读取CSV文件时遇到错误: {str(e)}")

在这个修正后的代码中，我们添加了一个异常处理块来捕获可能的错误，无论是找不到文件还是其他解析错误。