解释一下df = pd.read_csv('iris.csv')

这行代码使用了 pandas 库中的 read_csv() 函数，用于读取 CSV 格式的文件。具体来说，它从名为 'iris.csv' 的文件中读取数据，并将其存储在一个名为 df 的 pandas DataFrame 对象中。这个 DataFrame 可以看作是一个二维的表格，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。在这个例子中，假设这个 CSV 文件中存储的是鸢尾花数据集的数据。

相关问题

# 读取csv文件数据path = './data/iris.csv'df = pd.read_csv(path)print('数据量：', len(df))print(df.head())

当你使用Python的数据分析库pandas来处理CSV文件时，`pd.read_csv()`函数是一个非常常用的工具。在这个例子中，`path='./data/iris.csv'`指定了你要读取的CSV文件路径，`df = pd.read_csv(path)`这行代码会加载该文件并将其内容读入一个DataFrame对象df中。

`print('数据量：', len(df))`用于打印DataFrame的行数，也就是数据的数量。`df.head()`则显示数据集的前几行，通常展示的是前五行，以便快速了解数据的结构和一些基本信息。

举个例子，如果你的CSV文件包含了鸢尾花数据集，输出可能会类似这样：

数据量： 150
   sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width      species
0          5.1         3.5           1.4          0.2  Iris-setosa
1          4.9         3.0           1.4          0.2  Iris-setosa
2          4.7         3.2           1.3          0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.1           1.5          0.2  Iris-setosa
4          5.0         3.6           1.4          0.2  Iris-setosa

解释一下df = pd.read_csv('iris.csv') df.tail

这段代码使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取名为 `iris.csv` 的 CSV 文件，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。然后，使用 `tail()` 函数显示 `df` 的最后五行数据。所以，`df.tail()` 将返回 `df` 最后五行的数据。