confirmed_cases <- coronavirus %>% group_by(country) %>% summarize(total_cases = sum(cases)) %>% arrange(desc(total_cases))输出

这段代码是用 R 语言对一个名为 "coronavirus" 的数据集进行处理，首先按照国家对数据进行分组，然后计算每个国家的确诊病例总数，并将结果按照总数降序排列。具体来说，这段代码使用了 %>% 管道符连接了多个函数，其中包括 group_by()、summarize() 和 arrange() 函数。

相关问题

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。

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。