编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作 （1）读入鸢尾花数据，输出前6行数据

好的，以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取鸢尾花数据
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

# 输出前6行数据
print(data.head(6))

输出结果如下：

     0    1    2    3            4
0  5.1  3.5  1.4  0.2  Iris-setosa
1  4.9  3.0  1.4  0.2  Iris-setosa
2  4.7  3.2  1.3  0.2  Iris-setosa
3  4.6  3.1  1.5  0.2  Iris-setosa
4  5.0  3.6  1.4  0.2  Iris-setosa
5  5.4  3.9  1.7  0.4  Iris-setosa

相关问题

编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作 ，读入鸢尾花数据，输出前6行数据

好的，以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 输出前6行数据
print(iris_data.head(6))

请确保将 "iris.csv" 文件放在当前工作目录中。如果数据文件不在当前工作目录中，需要在 `read_csv()` 函数中指定数据文件的完整路径。

编写程序，导入鸢尾花数据，实现以下操作 （1）读入鸢尾花数据，输出前6行数据 （2）统计鸢尾花每个品种的数量 （3）按品种划分，每个品种的花萼，花瓣的长度和宽度的最大值分别是多少？ （4）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 （5）计算鸢尾花每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的平均值、最大值

好的，接下来我将逐一回答您的问题：

（1）读入鸢尾花数据，输出前6行数据

import pandas as pd

# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 输出前6行数据
print(iris_data.head(6))

（2）统计鸢尾花每个品种的数量

import pandas as pd

# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 统计鸢尾花每个品种的数量
print(iris_data['species'].value_counts())

（3）按品种划分，每个品种的花萼，花瓣的长度和宽度的最大值分别是多少？

import pandas as pd

# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 按品种划分，每个品种的花萼，花瓣的长度和宽度的最大值分别是多少
print(iris_data.groupby('species').max()[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']])

（4）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

import pandas as pd

# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 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
print(iris_data.groupby('species').agg(lambda x: x.max() - x.min())[["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]])

（5）计算鸢尾花每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的平均值、最大值

import pandas as pd

# 读入鸢尾花数据
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')

# 计算鸢尾花每个品种所有属性（花瓣、花萼的长度和宽度）数值的平均值、最大值
print(iris_data.groupby('species').agg(['mean', 'max'])[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']])