构建以 feature_names 为列名的 dataframe；再以中文['花萼长度','花萼宽度',' 花瓣长度','花瓣宽度']重命名列名。

假设你已经有一个名为`iris_data`的数组，它包含了从`sklearn.datasets.load_iris()`加载的Iris数据集，并且`feature_names`是一个包含原始特征名称的列表，你可以使用pandas库来构建DataFrame并重命名列名，如下所示：

import pandas as pd

# 将数据转换为DataFrame
df_initial = pd.DataFrame(iris_data, columns=iris.feature_names)

# 用中文重命名列名
chinese_feature_names = ['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']
df_chinese = df_initial.rename(columns=dict(zip(iris.feature_names, chinese_feature_names)))

# 显示新的DataFrame
print(df_chinese.head())

这将创建一个新的DataFrame `df_chinese`，其中列名已按照提供的中文名称替换。

相关问题

for i, feature in enumerate(data.feature_names)报错'DataFrame' object has no attribute 'feature_names'

这个错误可能是因为你尝试在一个 DataFrame 对象上调用 feature_names 属性，但是这个属性在 DataFrame 中并不存在。如果你想要枚举 DataFrame 中的列名，可以使用 columns 属性来获取。例如，如果你有一个名为 df 的 DataFrame 对象，可以使用 df.columns 来获取该对象的所有列名。然后，你可以使用 enumerate 函数枚举这些列名。例如：

for i, feature in enumerate(df.columns):
    # 在这里对每个特征进行处理
    ...

在这个例子中，df 是一个 DataFrame 对象，我们使用 df.columns 获取该对象的所有列名，然后使用 enumerate 函数枚举这些列名。在 for 循环中，我们可以对每个特征进行处理。

to_excel中列名按照DataFrame中排

to_excel中默认按照DataFrame中的列名顺序进行输出，如果需要指定输出的列顺序可以使用columns参数进行设置。例如：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 指定输出的列顺序
df.to_excel('output.xlsx', columns=['B', 'A', 'C'])

以上代码中，我们指定了输出的列顺序为B、A、C，因此在输出的Excel文件中，列的顺序也会按照这个顺序进行排列。