y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)这里怎么把y也变成dataframe格式

可以使用`pd.DataFrame()`函数将`iris.target`转换为DataFrame格式，例如：

y = pd.DataFrame(data=iris.target, columns=['target'])

这里，我们将`iris.target`转换为DataFrame格式，并指定列名为`target`。这样，`y`也就成为了一个DataFrame对象，可以像`x`一样进行操作。

相关问题

iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe

在机器学习领域，通常将输入数据表示为 X，输出数据表示为 y。在这种情况下，通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表，因为目标变量通常是一个单独的列，而不是多个列。因此，在示例中，我们将 iris 数据集的目标标签存储为一个一维数组，而不是一个 DataFrame。另一方面，我们将特征数据存储为 DataFrame，因为通常输入数据包含多个列。

y = iris.target x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)和iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target写出来的东西有什么区别

这两段代码都是用于加载鸢尾花数据集并将其转换为特征矩阵和目标向量的。它们的区别在于数据的存储格式不同。

第一段代码中，使用`pandas`库中的`DataFrame`对象，将鸢尾花数据集中的特征值存储为一个`DataFrame`对象，并将列名设置为数据集中的特征名；将鸢尾花数据集中的目标值存储为一个`numpy`数组。这种方式的好处是，可以通过列名和索引等方式方便地对数据进行操作和处理，比如切片、筛选、合并等。

第二段代码中，使用`sklearn.datasets`中的`load_iris`函数加载鸢尾花数据集，将其存储为`Bunch`对象，然后通过`bunch.data`和`bunch.target`属性分别获取特征矩阵和目标向量。这种方式的好处是，可以直接获取原始数据集，不需要依赖第三方库。

总之，两种方式各有优缺点，根据具体的需求和场景选择适合的方式。