jupyter:读取iris数据集中鸢尾花的萼片，花瓣长度，并对其进行排序、去重、并求出和，累计和，均值，标准差、方差、最大值和最小值

Jupyter是一个交互式笔记本环境，常用于数据科学和机器学习项目。在Python中，我们可以使用Pandas库方便地处理数据集，如Iris数据集。Iris数据集包含了鸢尾花的几种测量特征。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

然后加载iris数据集：

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

接下来，我们选择萼片和花瓣的长度作为我们操作的数据列：

sepal_length = df['sepal length (cm)']
petal_length = df['petal length (cm)']

对这两个列进行排序：

sepal_length_sorted = sepal_length.sort_values(ascending=True)
petal_length_sorted = petal_length.sort_values(ascending=True)

去重（这里由于数值型数据通常不会有重复，所以默认就是无重复的）：

sepal_length_unique = sepal_length_sorted.drop_duplicates()
petal_length_unique = petal_length_sorted.drop_duplicates()

计算和、累计和：

total_sepal_length = sepal_length.sum()
cumulative_sum_sepal_length = sepal_length_sorted.cumsum()

total_petal_length = petal_length.sum()
cumulative_sum_petal_length = petal_length_sorted.cumsum()

统计均值、标准差、方差、最大值和最小值：

mean_sepal_length = sepal_length.mean()
std_dev_sepal_length = sepal_length.std()
variance_sepal_length = sepal_length.var()

mean_petal_length = petal_length.mean()
std_dev_petal_length = petal_length.std()
variance_petal_length = petal_length.var()

max_sepal_length = sepal_length.max()
min_sepal_length = sepal_length.min()

max_petal_length = petal_length.max()
min_petal_length = petal_length.min()

将上述结果整理成一个字典或者DataFrame展示：