Bài kiểm tra 1

Import libs

library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.6
## ✔ forcats   1.0.1     ✔ stringr   1.6.0
## ✔ ggplot2   4.0.1     ✔ tibble    3.3.0
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.2
## ✔ purrr     1.2.0     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(ggplot2)

Import data

data(iris)
write.csv(iris, "iris.csv", row.names = FALSE)

Câu 1:

1) Tính giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của cột Petal.Width theo từng nhóm Species

petal_stats <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(
    PetalWidth_max = max(Petal.Width, na.rm = TRUE),
    PetalWidth_min = min(Petal.Width, na.rm = TRUE)
  )

print(petal_stats)

## # A tibble: 3 × 3
##   Species    PetalWidth_max PetalWidth_min
##   <fct>               <dbl>          <dbl>
## 1 setosa                0.6            0.1
## 2 versicolor            1.8            1  
## 3 virginica             2.5            1.4

2) Vẽ biểu đồ line của trung bình Sepal.Width theo từng nhóm Species bằng ggplot2

sepal_means <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(mean_Sepal_Width = mean(Sepal.Width, na.rm = TRUE))

ggplot(sepal_means, aes(x = Species, y = mean_Sepal_Width, group = 1)) +
  geom_line() +
  geom_point(size = 3) +
  labs(
    title = "Trung bình Sepal.Width theo Species",
    x = "Species",
    y = "Mean Sepal.Width"
  ) +
  theme_minimal()

Câu 2:

Dùng Pandas để:

• Đọc file iris.csv.
• Nhóm dữ liệu theo Species và tính trung bình của tất cả các cột (trừ Species).
• Lưu kết quả vào file mean_by_species.csv.

import pandas as pd

# 1) Đọc file iris.csv
df = pd.read_csv("iris.csv")

# 2) Nhóm theo Species và tính trung bình của tất cả các cột (trừ Species)
# chú ý: .mean() tự bỏ cột không phải số (Species)
mean_by_species = df.groupby("Species").mean()

# Nếu muốn reset index để Species là cột:
mean_by_species = mean_by_species.reset_index()

print(mean_by_species)

##       Species  Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width
## 0      setosa         5.006        3.428         1.462        0.246
## 1  versicolor         5.936        2.770         4.260        1.326
## 2   virginica         6.588        2.974         5.552        2.026

# 3) Lưu kết quả vào file mean_by_species.csv
mean_by_species.to_csv("mean_by_species.csv", index=False)