将数据框iris保存到当前工作路径下并命名为iris_new.csv

好的，以下是在 Jupyter Notebook 中将数据框 iris 保存到当前工作路径下并命名为 iris_new.csv 的代码：

import pandas as pd

# 读取 iris 数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', 
                   names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])

# 保存 iris 数据集为 csv 文件
iris.to_csv('iris_new.csv', index=False)

在这里，我们首先使用 pandas 库中的 read_csv() 函数来读取 iris 数据集，然后使用 to_csv() 函数将 iris 数据集保存为 csv 文件。具体地，iris.to_csv('iris_new.csv', index=False) 表示将 iris 数据集保存为 iris_new.csv 文件，其中参数 index=False 表示不将行索引保存到文件中。

最终，我们将得到一个名为 iris_new.csv 的 csv 文件，它保存了 iris 数据集的所有数据。

希望这可以帮助你将数据框 iris 保存到当前工作路径下并命名为 iris_new.csv！

相关问题

请编写Python代码，对鸢尾花数据完成下列操作: 读取数据文件iris.csv，储存为数据框iris，并将数据框的列名称从左至右依次修改为“sepal_length""sepal_width""petal_length""petal_width""class”。(3分) 将数据框iris中"petal_length"”列的第0行至第9行设置为缺失值。(注意:在Python中，索引为0开始。)(3分) 将数据框iris中"petal_length”列的缺失值全部替换为1.0。(3分) 删除数据框iris中“class"列。(2分) 将数据框iris的前3行设置为缺失值。(2分) 删除数据框iris中存在缺失值的行。(2分) 重新设置数据框iris的行索引。(3分) 将数据框iris保存到当前工作路径下并命名为iris _new.csv。(2分)

# 导入需要的库
import pandas as pd

# 读取数据文件iris.csv，储存为数据框iris
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 将数据框的列名称从左至右依次修改为“sepal_length""sepal_width""petal_length""petal_width""class”
iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 将数据框iris中"petal_length"”列的第0行至第9行设置为缺失值
iris.loc[0:9, 'petal_length'] = pd.NA

# 将数据框iris中"petal_length”列的缺失值全部替换为1.0
iris['petal_length'] = iris['petal_length'].fillna(1.0)

# 删除数据框iris中“class"列
iris = iris.drop('class', axis=1)

# 将数据框iris的前3行设置为缺失值
iris.loc[0:2, :] = pd.NA

# 删除数据框iris中存在缺失值的行
iris = iris.dropna()

# 重新设置数据框iris的行索引
iris = iris.reset_index(drop=True)

# 将数据框iris保存到当前工作路径下并命名为iris _new.csv
iris.to_csv('iris_new.csv', index=False)

降维后的数据保存在iris_pca_self.csv

好的，以下是修改后的 Python 代码：

import numpy as np

# 步骤 3.6：读入 PCA 降维后的二维鸢尾花数据集
data = np.loadtxt('iris_pca_self.csv', delimiter=',')

# 步骤 3.7：按 Kmeans 算法描述的过程完成数据集的聚类处理（取 K=2）
K = 2
n_samples, n_features = data.shape
centers = np.zeros((K, n_features))
labels = np.zeros(n_samples)

# 随机初始化聚类中心
for i in range(K):
    centers[i] = data[np.random.choice(range(n_samples))]
    
# 迭代计算聚类中心和样本所属簇编号
for _ in range(100):
    for i in range(n_samples):
        distances = np.linalg.norm(data[i] - centers, axis=1)
        labels[i] = np.argmin(distances)
    for j in range(K):
        centers[j] = np.mean(data[labels == j], axis=0)

# 输出聚类结果
print('各样本的所属簇编号：', labels.astype(int))
print('各簇的聚类中心向量：', centers)

这里将数据集文件名修改为 `iris_pca_self.csv`，并使用逗号作为分隔符读入数据集。然后按照之前的步骤进行 Kmeans 聚类，最后输出聚类结果。