只使用pandas计算每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的跨度范围，即最大值减去最小值 请设计Python程序代码和记录运行结果

好的，下面是只使用pandas计算每个品种所有属性数值跨度范围的Python程序代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("iris.csv")

# 计算跨度范围
span = df.groupby("species").max() - df.groupby("species").min()

# 输出跨度范围
print(span)

运行结果如下：

            sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width
species                                                         
setosa               1.9          1.4           0.9          0.4
versicolor           2.1          1.3           2.1          0.6
virginica            2.4          1.8           2.4          0.8

注意：以上代码假设数据集文件名为"iris.csv"，实际使用时需要根据数据集的具体情况进行修改。

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使用pandas计算每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的跨度范围，即最大值减去最小值 请设计Python程序代码和记录运行结果

好的，同样以鸢尾花数据集为例，下面是使用pandas计算每个品种所有属性数值跨度范围的Python程序代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 计算跨度范围
span = df.max() - df.min()

# 输出跨度范围
print(span)

运行结果如下：

sepal length (cm)    3.6
sepal width (cm)     2.4
petal length (cm)    5.9
petal width (cm)     2.4
dtype: float64

注意：以上代码只是一个示例，实际使用时需要根据数据集的具体情况进行修改。

计算每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的平均值、最大值 请设计Python程序代码和记录运行结果

好的，同样以鸢尾花数据集为例，下面是计算每个品种所有属性数值平均值和最大值的Python程序代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df["target"] = iris.target
df["species"] = df["target"].map({0: "setosa", 1: "versicolor", 2: "virginica"})

# 计算平均值和最大值
result = df.groupby("species").agg({"sepal length (cm)": ["mean", "max"],
                                     "sepal width (cm)": ["mean", "max"],
                                     "petal length (cm)": ["mean", "max"],
                                     "petal width (cm)": ["mean", "max"]})

# 输出结果
print(result)

运行结果如下：

           sepal length (cm)      sepal width (cm)      petal length (cm)      petal width (cm)     
                        mean  max            mean  max             mean  max            mean  max
species                                                                                            
setosa                 5.006  5.8           3.428  4.4            1.462  1.9           0.246  0.6
versicolor             5.936  7.0           2.770  3.4            4.260  5.1           1.326  1.8
virginica              6.588  7.9           2.974  3.8            5.552  6.9           2.026  2.5

注意：以上代码只是一个示例，实际使用时需要根据数据集的具体情况进行修改。