1. Download iris dataset file. Read this csv file using read_csv() function. Take samples from entire dataset. Display maximum and minimum values of all numeric attributes. 2. Continue with above dataset, find number of records for each distinct value of class attribute. Consider entire dataset and not the samples. 3. Display column-wise mean, and median for iris dataset from Q.4 (Hint: Use mean() and median() functions of pandas dataframe.

 """import pandas as pd

import numpy as np

df=pd.read_csv("Iris.csv")

print("Random Samples : ",df.sample(10))

print("Maximum value of numeric attribute : ")

print(df.max(axis=None))

print("Minimum value of numeric attribute :)

print(np.min(df))

================================================"""

from pandas import *

import numpy as np

import scipy.stats as s

df=read_csv("Iris.csv")

print(df.sample(10))

print(df)

print(df.dtypes)

print("min and max value spealLengthCm")

print(max(df["SepalLengthCm"]))

print(min(df["SepalLengthCm"]))

print("min and max value petalLength")

print(max(df["PetalLengthCm"]))

print(min(df["PetalLengthCm"]))

print("----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")

print(df.info())

print("-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")

print("Mean:-")

print("SepalLengthCm Mean : ",s.tmean(df["SepalLengthCm"]).round(2))

print("SepalWidthCm Mean : ",s.tmean(df["SepalWidthCm"]).round(2))

print("PetalLengthCm Mean : ",s.tmean(df["PetalLengthCm"]).round(2))

print("PetalWidthCm Mean : ",s.tmean(df["PetalWidthCm"]).round(2))

print("Median:-")

print("SepalLengthCm Median : ",np.median(df["SepalLengthCm"]).round(2))

print("SepalWidthCm Median : ",np.median(df["SepalWidthCm"]).round(2))

print("PetalLengthCm Median: ",np.median(df["PetalLengthCm"]).round(2))

print("PetalWidthCm Median: ",np.median(df["PetalWidthCm"]).round(2))

"""OUTPUT-

~/Desktop/FDS/Assignment no-2/Set B$ python3 B1.py

      Id  SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm          Species

11    12            4.8           3.4            1.6           0.2      Iris-setosa

20    21            5.4           3.4            1.7           0.2      Iris-setosa

76    77            6.8           2.8            4.8           1.4  Iris-versicolor

86    87            6.7           3.1            4.7           1.5  Iris-versicolor

50    51            7.0           3.2            4.7           1.4  Iris-versicolor

129  130            7.2           3.0            5.8           1.6   Iris-virginica

120  121            6.9           3.2            5.7           2.3   Iris-virginica

2      3            4.7           3.2            1.3           0.2      Iris-setosa

12    13            4.8           3.0            1.4           0.1      Iris-setosa

147  148            6.5           3.0            5.2           2.0   Iris-virginica

      Id  SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm         Species

0      1            5.1           3.5            1.4           0.2     Iris-setosa

1      2            4.9           3.0            1.4           0.2     Iris-setosa

2      3            4.7           3.2            1.3           0.2     Iris-setosa

3      4            4.6           3.1            1.5           0.2     Iris-setosa

4      5            5.0           3.6            1.4           0.2     Iris-setosa

..   ...            ...           ...            ...           ...             ...

145  146            6.7           3.0            5.2           2.3  Iris-virginica

146  147            6.3           2.5            5.0           1.9  Iris-virginica

147  148            6.5           3.0            5.2           2.0  Iris-virginica

148  149            6.2           3.4            5.4           2.3  Iris-virginica

149  150            5.9           3.0            5.1           1.8  Iris-virginica

[150 rows x 6 columns]

Id                 int64

SepalLengthCm    float64

SepalWidthCm     float64

PetalLengthCm    float64

PetalWidthCm     float64

Species           object

dtype: object

min and max value spealLengthCm

7.9

4.3

min and max value petalLength

6.9

1.0

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

RangeIndex: 150 entries, 0 to 149

Data columns (total 6 columns):

 #   Column         Non-Null Count  Dtype  

---  ------         --------------  -----  

 0   Id             150 non-null    int64  

 1   SepalLengthCm  150 non-null    float64

 2   SepalWidthCm   150 non-null    float64

 3   PetalLengthCm  150 non-null    float64

 4   PetalWidthCm   150 non-null    float64

 5   Species        150 non-null    object

dtypes: float64(4), int64(1), object(1)

memory usage: 7.2+ KB

None

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Mean:-

SepalLengthCm Mean :  5.84

SepalWidthCm Mean :  3.05

PetalLengthCm Mean :  3.76

PetalWidthCm Mean :  1.2

Median:-

SepalLengthCm Median :  5.8

SepalWidthCm Median :  3.0

PetalLengthCm Median:  4.35

PetalWidthCm Median:  1.3

"""