excel数据集中的特征标签如何表示，python中

在Excel数据集中，特征（Features）通常指用于分析的数据列，可以包括数值、类别、文本等信息。而标签（Labels 或 Targets）则是数据集的目标变量，用于描述每一行数据所属的结果或分类。例如，如果数据集用于预测房价，那么"房屋面积"、"卧室数量"等可能是特征，而"售价"就是标签。

在Python中，特别是在数据分析库pandas和机器学习库scikit-learn中，处理这样的数据集通常是这样的：

import pandas as pd

# 加载Excel数据集
data = pd.read_excel('dataset.xlsx')

# 特征（columns）
features = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]

# 标签（target column）
labels = data['label_column']

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)

在这里，`features`是一个DataFrame，包含了所有的特征列，`labels`则是一个Series，代表了每行数据对应的标签。在实际建模前，可能还需要对数据进行预处理，如编码分类变量、填充缺失值等。