波士顿房价数据集csv文件
时间: 2023-08-19 16:05:20 浏览: 71
您可以在以下链接中找到波士顿房价数据集的csv文件:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data
请注意,该数据集中包含了波士顿地区房屋的各种特征,包括犯罪率、房屋占地面积、房间数量等等,以及对应的房屋价格中位数。该数据集是经典的回归问题数据集,可以用于训练机器学习模型。
相关问题
利用Python求一个波士顿房价数据集csv文件,绘制MEDV和B、MEDV和LSTAT的散点图
好的,需要使用`pandas`和`matplotlib`库来完成这个任务。首先,需要安装这两个库:
```python
!pip install pandas matplotlib
```
然后,读取波士顿房价数据集csv文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('boston_housing.csv')
```
接下来,绘制MEDV和B的散点图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['B'], df['MEDV'])
plt.xlabel('B')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()
```
最后,绘制MEDV和LSTAT的散点图:
```python
plt.scatter(df['LSTAT'], df['MEDV'])
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('boston_housing.csv')
plt.scatter(df['B'], df['MEDV'])
plt.xlabel('B')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()
plt.scatter(df['LSTAT'], df['MEDV'])
plt.xlabel('LSTAT')
plt.ylabel('MEDV')
plt.show()
```
注意:需要将`boston_housing.csv`文件放在当前工作目录下。
波士顿房价数据集csv提取
以下是使用Python将波士顿房价数据集提取到CSV文件中的示例代码:
```python
import csv
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 将数据写入CSV文件
with open('boston.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
# 写入表头
writer.writerow(boston.feature_names + ['target'])
# 写入数据
writer.writerows([list(row) for row in np.column_stack((boston.data, boston.target))])
```
在这个示例中,我们使用Python的csv模块和Scikit-learn库中的`load_boston()`函数加载了波士顿房价数据集。然后,我们使用`csv.writer()`方法将数据写入名为“boston.csv”的CSV文件中。注意,我们在打开文件时设置了`newline=''`,这是为了避免在写入CSV文件时出现空行。
在写入CSV文件时,我们首先写入表头,包括数据集中所有特征的名称和目标变量的名称。然后,我们将特征数据和目标变量数据进行列堆叠,然后将其转换为列表格式,最后使用`writer.writerows()`方法将数据写入CSV文件中。
请注意,在实际使用中,我们可能需要对数据进行一些预处理操作,例如去除缺失值、对特征进行标准化等。这些操作可以使用Pandas库来完成。