.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集

import sklearn.datasets as datasets
import pandas as pd

iris_data = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names)
iris_df['target'] = iris_data.target
iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target]
print(iris_df.head())

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris=load_iris() print(iris)y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head()有什么问题吗

代码的前几行存在一些语法错误，正确的写法应该是：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
print(iris)

y = iris.target  # 得到数据对应的标签
x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)  # 利用Pandas转化为DataFrame格式
x.head()

这段代码的目的是加载鸢尾花数据集，并将其转换为pandas DataFrame的格式。其中，`iris.target`获取数据对应的标签，而`iris.data`获取数据集中的样本特征，然后通过`pd.DataFrame()`函数将其转换为DataFrame的格式。

`x.head()`用于查看转换后的DataFrame的前5行数据，没有问题。

from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import pandas as pd x_data=datasets.load_iris().data #导入特征features y_data=datasets.load_iris().target #导入标签labels print("x_data from datasets: \n",x_data) print("y_data from datasets: \n",y_data) x_data=DataFrame(x_data,columns=['花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度']) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #设置列名对齐 print("x_data add index: \n",x_data) x_data['类别']=y_data #新加一列，列标签为“类别” print("x_data add a column: \n",x_data)

这段代码使用scikit-learn库中的iris数据集作为示例，展示了如何导入数据并创建一个包含特征和标签的DataFrame对象。

首先，使用`datasets.load_iris().data`和`datasets.load_iris().target`导入iris数据集的特征和标签。

接着，使用`DataFrame()`将特征数据转换为DataFrame对象，并将其列名称设置为`['花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度']`。

然后，使用`pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)`设置列名称对齐。

最后，使用`x_data['类别']=y_data`向DataFrame中添加一个新列，其列标签为“类别”，并将y_data作为该列的值。该代码的输出包括原始特征数据，添加列标签的特征数据，以及包含标签数据的DataFrame对象。