ktra1_ledinhtrung

#câu 1
data(iris)
result <- aggregate(
Sepal.Width ~ Species,
data = iris,
FUN = function(x) c(
Min = min(x),
Max = max(x),
SD = sd(x)
)
)
result

##      Species Sepal.Width.Min Sepal.Width.Max Sepal.Width.SD
## 1     setosa       2.3000000       4.4000000      0.3790644
## 2 versicolor       2.0000000       3.4000000      0.3137983
## 3  virginica       2.2000000       3.8000000      0.3224966

library(ggplot2)
ggplot(data = iris, aes(x = Species, y = Sepal.Length)) +
geom_boxplot(fill = "lightblue") +
labs(
title = "Boxplot Sepal.Length theo Species",
x = "Species",
y = "Sepal.Length"
) +
theme_minimal()

import pandas as pd

# Đọc file iris.csv (nếu bạn có file thực tế)
# df = pd.read_csv('iris.csv')

# Nếu không có file, dùng dữ liệu Iris chuẩn có sẵn trong nhiều thư viện
# Ở đây tôi dùng cách tải trực tiếp từ nguồn uy tín để đảm bảo đúng dữ liệu
url = "https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)

# Hiển thị vài dòng đầu (tùy chọn)
print(df.head())

##    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
## 0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
## 1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
## 2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
## 3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
## 4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa

# Lọc các dòng mà Petal.Length > 4.0
filtered_df = df[df['petal_length'] > 4.0]  # Lưu ý: tên cột trong file chuẩn là lowercase

# Đếm số lượng dòng thỏa mãn
count = len(filtered_df)
print(f"Số lượng dòng mà Petal.Length > 4.0: {count}")

## Số lượng dòng mà Petal.Length > 4.0: 84

# Xuất kết quả ra file csv mới
filtered_df.to_csv('count_filtered_petal_length.csv', index=False)
print("Đã xuất file 'count_filtered_petal_length.csv' thành công!")

## Đã xuất file 'count_filtered_petal_length.csv' thành công!