将鸢尾花数据集所有的奇数个样本数据删除，将剩余数据（75*5）保存至Excel文件中

很抱歉，但鸢尾花数据集（Iris dataset）实际上并不包含“奇数”或“偶数”的样本，因为它是连续的数值型或分类数据，每行代表一个样本，而非数字序列。鸢尾花数据集通常有150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度），共5列。

如果你想根据某些特定条件过滤数据，比如特征值为奇数的情况，这在鸢尾花数据集中并无意义，因为它不是基于整数计数的。如果你想要整理数据并将其保存到Excel文件中，通常是按需选择或转换你需要的数据。

例如，如果你想挑选满足某种特定条件的样本，可以先筛选数据，然后保存。假设你用Python和Pandas库操作：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
data = iris.data
target = iris.target

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=iris.feature_names)

# 然后根据需求筛选数据（这里假设你想选择非奇数特征值）
selected_data = df[(df != odd_numbers).all(axis=1)]  # 假设odd_numbers是你设定的奇数值范围

# 保存到Excel文件
selected_data.to_excel('filtered_iris_data.xlsx', index=False)

请注意，这里的"奇数特征值"需要根据实际数据的具体内容来确定。如果需要删除样本，而不是特征，那应该是不可能的，除非你是想删除不符合某种规则的整个样本。