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。

相关问题

confirmed = confirmed_data.groupby('Country/Region').agg({dt: 'sum'}).to_dict()[dt]

这是一行使用pandas库的代码，做了以下几件事情：

1. 针对一个叫做confirmed_data的数据集，按照国家/地区进行分组。
2. 对每一个分组，计算指定的时间（dt）的总和。
3. 将结果转换为一个字典，其中键是国家/地区名称，值是指定时间的总和。

其中，dt是一个代表时间的变量，具体取决于在该代码块前面是否有定义。

plot.SH <- function() { df2 <- data.frame( date = rep(dat$date,2), yy = c(dat$SH,dat$JL), type = rep(c("Shang Hai","Ji Lin"),each=n)) png("Fig-SH-JL-2022.png",width = 1024,height = 1024) p2 <- ggplot(df2, aes(date, yy)) + geom_point() p2 <- p2 + scale_x_date(date_labels = "%b%d") p2 <- p2 + facet_wrap( ~ type, scales = "free_y", nrow = 2) p2 + labs(y = "daily confirmed")+ labs(x = "date") + theme(axis.text = element_text(size = 17), axis.title.y = element_text(size = 17), strip.text = element_text(size = 17), legend.position = "none") dev.off() }

这是一个 R 语言的函数，用于绘制日期和每日确诊病例数的散点图，其中包含了上海和吉林两个地区的数据。函数中使用了 ggplot2 包来进行数据可视化，通过 facet_wrap 函数将两个地区的数据分别展示在两个子图中。函数还设置了图像的宽度、高度、标签和字体大小等参数，并最终将图像保存在 png 格式的文件中。