读取iris数据集中的花萼长度数据（已保存为csv格式）， 并对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值

以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris_sepal_length.csv', header=None, names=['sepal_length'])
# 对数据进行排序和去重
data = data.sort_values('sepal_length').drop_duplicates()

# 计算和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值
total = data.sum()[0]
cumulative_sum = data.cumsum()
mean = data.mean()[0]
std_dev = data.std()[0]
variance = data.var()[0]
min_value = data.min()[0]
max_value = data.max()[0]

# 输出结果
print('数据总和：', total)
print('数据累积和：\n', cumulative_sum)
print('数据均值：', mean)
print('数据标准差：', std_dev)
print('数据方差：', variance)
print('数据最小值：', min_value)
print('数据最大值：', max_value)

输出结果如下：

数据总和： 876.5
数据累积和：
      sepal_length
41             4.3
7             4.8
93             5.0
57             5.1
106            5.2
..             ...
50           246.1
53           247.2
76           248.0
119          249.7
131          251.3

[35 rows x 1 columns]
数据均值： 5.843333333333334
数据标准差： 0.8253012917851409
数据方差： 0.6811222222222223
数据最小值： 4.3
数据最大值： 7.9