用pandas加载breast_cancer’ dataset from scikit-learn.

在Python中，使用pandas库加载`breast_cancer`数据集，首先你需要确保已经安装了pandas和scikit-learn。如果没有安装，可以用下面的命令安装：

pip install pandas scikit-learn

接下来，你可以通过以下步骤加载数据：

1. 导入库：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

2. 加载数据集：

cancer_dataset = load_breast_cancer()  # 这里会直接从sklearn.datasets模块加载数据

`cancer_dataset`是一个包含了多种信息的Bunch对象，它包含以下内容：
- `data`: 医学特征的数值数组，形状为(n_samples, n_features)。
- `target`: 类别标签，表示肿瘤是否恶性，数值为0（良性）或1（恶性），形状为(n_samples,)。
- `feature_names`: 特征名称列表。
- ` DESCR`: 文本描述数据集的信息。
- `filename`: 数据文件名（在这种情况下，由于数据是从内存中加载的，实际文件名不存在）。

你可以像操作DataFrame一样查看数据前几行，了解数据结构：

# 查看数据前五行
print(cancer_dataset.data.head())
print(cancer_dataset.feature_names)

现在，`cancer_dataset.data`就是你需要的数据表格形式，可以直接用于后续的数据分析和建模。