.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.datasets import load_iris此时的数据集不是pandas形式是吗

是的，`load_iris()`函数返回的是一个`sklearn.utils.Bunch`类型的对象，而不是`pandas.DataFrame`类型的对象。`sklearn.utils.Bunch`对象是一个类似于字典的对象，包含了数据集的特征值、目标值、类别等信息，可以通过`.data`和`.target`属性来获取数据集的特征值和目标值。

如果需要将`sklearn.utils.Bunch`对象转换为`pandas.DataFrame`类型的对象，可以使用`pandas`库的`DataFrame()`函数，将数据和标签构建为一个`DataFrame`对象。代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
 
iris = load_iris() 
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
print(df.head())

输出结果为：

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  ...  petal width (cm)  target
0                5.1               3.5  ...               0.2       0
1                4.9               3.0  ...               0.2       0
2                4.7               3.2  ...               0.2       0
3                4.6               3.1  ...               0.2       0
4                5.0               3.6  ...               0.2       0

[5 rows x 5 columns]

这里将`iris.data`作为数据构建了一个`DataFrame`对象，同时将`iris.target`作为标签添加到了`DataFrame`中。