Untitled

câu 1:

# Tính độ lệch chuẩn của Sepal.Length theo từng nhóm Species
library(dplyr)

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

sd_sepal <-iris %>%
  group_by(Species) %>%
  summarise(
    SD_Sepal_Length = sd(Sepal.Length)
  )

sd_sepal

## # A tibble: 3 × 2
##   Species    SD_Sepal_Length
##   <fct>                <dbl>
## 1 setosa               0.352
## 2 versicolor           0.516
## 3 virginica            0.636

library(ggplot2)

#  Vẽ biểu đồ violin của Petal.Width theo từng nhóm Species bằng ggplot2
ggplot(iris, aes(x = Species, y = Petal.Width, fill = Species)) +
  geom_violin(trim = FALSE) +
  labs(
    title = "Biểu đồ violin của Petal.Width theo Species",
    x = "Loài hoa (Species)",
    y = "Petal Width"
  ) +
  theme_minimal()

Câu 2:

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

import pandas as pd

# Doc file iris.csv
df = pd.read_csv("iris.csv")
# Loc cac dong co Sepal.Width nho hon 3.0
filtered_df = df[df["Sepal.Width"] < 3.0]
print(filtered_df.head())# in 5 dòng đầu tiên của dữ liệu sau khi đã lọc cột Sepal.Width

##     Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width     Species
## 8            4.4          2.9           1.4          0.2      setosa
## 41           4.5          2.3           1.3          0.3      setosa
## 53           5.5          2.3           4.0          1.3  versicolor
## 54           6.5          2.8           4.6          1.5  versicolor
## 55           5.7          2.8           4.5          1.3  versicolor

filtered_df.to_csv("filtered_width.csv", index=False)
print("Da loc va luu file filtered_width.csv")

## Da loc va luu file filtered_width.csv