df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) 这句话报错：argument of type 'method' is not iterable File "C:\Users\Dell\Desktop\数据处理作业lhq11111.py", line 11, in <module> df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) TypeError: argument of type 'method' is not iterable，请为我解释一下为什么及如何修改

这个错误提示是因为在这行代码中，`train_data` 是一个 pandas DataFrame 对象，而 `pd.read_csv` 函数的第一个参数应该是 csv 文件的路径，而不是 DataFrame 对象。因此，应该将这行代码修改为：

df_train_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv", names=columns)

同理，将 `test_data` 的读取代码修改为：

df_test_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv", names=columns, skiprows=1)

这样应该就可以正确读取训练集和测试集数据了。

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df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 怎么使用

df_daily = pd.read_csv('ff1.csv') 是一个使用pandas库中的read_csv函数来读取名为'ff1.csv'的CSV文件，并将其存储为一个DataFrame对象df_daily的代码。

使用这段代码，你可以将一个CSV文件加载到一个DataFrame对象中，以便进行数据分析和处理。以下是一些常见的用法和操作：

1. 读取CSV文件：
df_daily = pd.read_csv('ff1.csv')

2. 查看DataFrame的前几行：
df_daily.head()

3. 查看DataFrame的整体信息：
df_daily.info()

4. 查看DataFrame的列名：
df_daily.columns

5. 访问特定列的数据：
df_daily['column_name']

6. 进行数据筛选和过滤：
filtered_data = df_daily[df_daily['column_name'] > 10]

7. 对DataFrame进行排序：
sorted_data = df_daily.sort_values(by='column_name', ascending=False)

8. 对DataFrame进行统计计算：
mean_value = df_daily['column_name'].mean()
max_value = df_daily['column_name'].max()
min_value = df_daily['column_name'].min()

9. 对DataFrame进行数据可视化：
df_daily['column_name'].plot(kind='line')

iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是将鸢尾花数据集加载到内存中，并将其转换为 Pandas 数据帧，方便进行数据分析和处理。其中，iris.data 包含了鸢尾花数据集的特征数据，iris.feature_names 包含了特征的名称。通过将这些数据放入 Pandas 数据帧中，可以更方便地进行数据分析和处理。