对datasets中sklearn中wine数据集使用concat函数将“样本数据”和“标签”按照“行向”连接起来，并显示前5行

好的，我知道了。下面是使用concat函数将sklearn中wine数据集的“样本数据”和“标签”按照“行向”连接起来，并显示前5行的代码：

from sklearn.datasets import load_wine
import pandas as pd

wine = load_wine()
data = pd.DataFrame(data=wine['data'], columns=wine['feature_names'])
target = pd.DataFrame(data=wine['target'], columns=['target'])

df = pd.concat([data, target], axis=1)

print(df.head(5))

输出结果如下所示：

| | alcohol | malic_acid | ash | alcalinity_of_ash | magnesium | total_phenols | flavanoids | nonflavanoid_phenols | proanthocyanins | color_intensity | hue | od280/od315_of_diluted_wines | proline | target |
|---:|----------:|-------------:|------:|------------------:|------------:|----------------:|-------------:|------------------------:|------------------:|------------------:|------:|----------------------------:|---------:|--------:|
| 0 | 14.23 | 1.71 | 2.43 | 15.6 | 127 | 2.8 | 3.06 | 0.28 | 2.29 | 5.64 | 1.04 | 3.92 | 1065 | 0 |
| 1 | 13.2 | 1.78 | 2.14 | 11.2 | 100 | 2.65 | 2.76 | 0.26 | 1.28 | 4.38 | 1.05 | 3.4 | 1050 | 0 |
| 2 | 13.16 | 2.36 | 2.67 | 18.6 | 101 | 2.8 | 3.24 | 0.3 | 2.81 | 5.68 | 1.03 | 3.17 | 1185 | 0 |
| 3 | 14.37 | 1.95 | 2.5 | 16.8 | 113 | 3.85 | 3.49 | 0.24 | 2.18 | 7.8 | 0.86 | 3.45 | 1480 | 0 |
| 4 | 13.24 | 2.59 | 2.87 | 21 | 118 | 2.8 | 2.69 | 0.39 | 1.82 | 4.32 | 1.04 | 2.93 | 735 | 0 |

希望对你有所帮助。