iris = datasets.load_iris() df=pd.DataFrame(iris.data, columns=['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm'])
时间: 2023-06-09 13:04:14 浏览: 203
你好!对于你的问题,我理解你是想将 Iris 数据集加载到 pandas 的 dataframe 中,是这样的吗?
如果是的话,你的代码是正确的,它将 Iris 数据集加载到名为“df”的 dataframe 中,其中包括萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。你可以用这个 dataframe 继续进行数据分析和机器学习建模。
希望这个回答对你有帮助,如果你还有其他问题,请随时问我。
相关问题
.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集
```
import sklearn.datasets as datasets
import pandas as pd
iris_data = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names)
iris_df['target'] = iris_data.target
iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target]
print(iris_df.head())
```
import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets def demo3(): iris = datasets.load_iris().data #********** Begin **********# #********** End **********#
根据您给出的代码框架,我猜测您的问题是:请在代码框架中填写代码,将 iris 数据转换成 pandas DataFrame,并输出前五行数据。
如果我的猜测正确,您可以使用以下代码来完成任务:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
def demo3():
iris = datasets.load_iris().data
# 将 iris 数据转换成 pandas DataFrame
df_iris = pd.DataFrame(data=iris, columns=datasets.load_iris().feature_names)
# 输出前五行数据
print(df_iris.head())
```
希望这能够帮到您!
阅读全文