波士顿房价数据集如何导入python

你可以使用Python中的pandas库来导入波士顿房价数据集。具体步骤如下：

1. 首先，你需要从网上下载波士顿房价数据集的CSV文件。

2. 然后，使用Python中的pandas库来导入CSV文件。你可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 导入CSV文件
df = pd.read_csv('boston_housing.csv')

这将把CSV文件中的数据导入到一个名为`df`的pandas DataFrame对象中。

3. 确认数据已成功导入。你可以使用以下代码来查看数据的前几行：

print(df.head())

这将输出DataFrame对象的前5行数据，以便你确认数据已成功导入。

注意：在导入CSV文件之前，你需要确保已安装pandas库。你可以使用以下命令在命令行中安装pandas库：

pip install pandas

相关问题

波士顿房价数据集导入

好的，关于波士顿房价数据集的导入，你可以使用sklearn库中的load_boston函数进行导入。具体代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

其中，X为数据集的特征矩阵，y为数据集的标签向量。

波士顿房价数据集导入csv

波士顿房价数据集是一个广泛使用的数据集，它包含了波士顿地区房屋的14个不同方面的信息，例如犯罪率、当地学生-教师比例等，以及目标值——房屋的中位数价格（单位：千美元）。你可以将这个数据集导入到csv文件中，以便于后续使用。下面是导入步骤：

1. 首先，你需要下载波士顿房价数据集的csv文件。你可以从网站上找到该文件并下载，或者使用Python的库直接从网站上下载。例如，你可以使用以下代码行下载：

import urllib.request
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data"
filename = "housing.csv"
urllib.request.urlretrieve(url, filename)

2. 将下载的文件重命名为housing.csv，并将其放在你选择的工作目录中。

3. 使用Pandas库将csv文件导入到数据框中。你可以使用以下代码行：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('housing.csv', header=None, delimiter=r"\s+")

4. 现在，数据已经被导入到名为data的数据框中了。你可以使用head()方法来查看前5行数据：

print(data.head())