用python将鸢尾花数据姐以DataFrame格式输出的代码
时间: 2023-06-20 22:10:28 浏览: 46
你可以使用pandas库将鸢尾花数据集转换为DataFrame格式。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
# 将目标变量添加到DataFrame中
df['target'] = iris.target
# 输出DataFrame
print(df.head())
```
此代码将输出鸢尾花数据集的前五行,其中包括四个特征变量和一个目标变量。
相关问题
用python将鸢尾花数据姐以DataFrame格式输出,并查看访问DataFrame中的数据,查看花萼长的那一列数据,查看前五行数据,查看前八行的第二列(花萼宽)第三列(花瓣长)数据的代码)
### 回答1:
将鸢尾花数据集转换成DataFrame并输出的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 转换为DataFrame
iris_df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])
# 输出DataFrame
print(iris_df)
```
输出结果如下所示:
```
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2
.. ... ... ... ...
145 6.7 3.0 5.2 2.3
146 6.3 2.5 5.0 1.9
147 6.5 3.0 5.2 2.0
148 6.2 3.4 5.4 2.3
149 5.9 3.0 5.1 1.8
[150 rows x 4 columns]
```
查看花萼长的那一列数据的代码如下所示:
```python
# 查看花萼长的那一列数据
print(iris_df['sepal length (cm)'])
```
输出结果如下所示:
```
0 5.1
1 4.9
2 4.7
3 4.6
4 5.0
...
145 6.7
146 6.3
147 6.5
148 6.2
149 5.9
Name: sepal length (cm), Length: 150, dtype: float64
```
查看前五行数据的代码如下所示:
```python
# 查看前五行数据
print(iris_df.head())
```
输出结果如下所示:
```
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2
```
查看前八行的第二列(花萼宽)第三列(花瓣长)数据的代码如下所示:
```python
# 查看前八行的第二列(花萼宽)第三列(花瓣长)数据
print(iris_df.iloc[:8, [1, 2]])
```
输出结果如下所示:
```
sepal width (cm) petal length (cm)
0 3.5 1.4
1 3.0 1.4
2 3.2 1.3
3 3.1 1.5
4 3.6 1.4
5 3.9 1.7
6 3.4 1.4
7 3.4 1.5
```
### 回答2:
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
#加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
#将鸢尾花数据转换为DataFrame格式
iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
#打印DataFrame格式的鸢尾花数据
print(iris_df)
#查看花萼长这一列的数据
print(iris_df['sepal length (cm)'])
#查看前五行数据
print(iris_df.head(5))
#查看前八行的第二列(花萼宽)和第三列(花瓣长)数据
print(iris_df.iloc[:8, 1:3])
### 回答3:
以下是用Python将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出,并进行相应数据访问的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn import datasets
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
# 将数据集转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
# 查看花萼长的那一列数据
print(df['sepal length (cm)'])
# 查看前五行数据
print(df.head(5))
# 查看前八行的第二列(花萼宽)和第三列(花瓣长)数据
print(df.iloc[:8, [1, 2]])
```
输出结果:
```
0 5.1
1 4.9
2 4.7
...
148 6.2
149 5.9
Name: sepal length (cm), Length: 150, dtype: float64
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
0 5.1 3.5 1.4 0.2
1 4.9 3.0 1.4 0.2
2 4.7 3.2 1.3 0.2
3 4.6 3.1 1.5 0.2
4 5.0 3.6 1.4 0.2
sepal width (cm) petal length (cm)
0 3.5 1.4
1 3.0 1.4
2 3.2 1.3
3 3.1 1.5
4 3.6 1.4
5 3.9 1.7
6 3.4 1.4
7 3.4 1.5
```
数据选择如何使用鸢尾花数据Python代码表示
要使用鸢尾花数据集,首先需要导入相应的库:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
```
然后,加载鸢尾花数据集:
```python
iris = load_iris()
```
数据集中包含了特征数据和目标数据,可以分别通过`iris.data`和`iris.target`来获取:
```python
X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
y = pd.Series(iris.target)
```
这样,我们就得到了特征数据X和目标数据y。你可以根据需要使用这些数据进行进一步的分析、建模等操作。