进行数据准备，将df数据框分为X_data（除去species列的数据），预测目标y_data（species列）。在此基础上，划分训练集与测试集，固定random_state为1，用25%的数据测试，75%的数据训练，并显示训练集（X_trainingSet）、测试集（X_testSet）的形状

好的，您的问题是如何进行数据准备，将df数据框分为X_data（除去species列的数据），预测目标y_data（species列）。在此基础上，划分训练集与测试集，固定random_state为1，用25%的数据测试，75%的数据训练，并显示训练集（X_trainingSet）、测试集（X_testSet）的形状。

我假设您提到的是机器学习中的数据处理和划分，因此我会为您提供基于Python的代码实现。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分离特征和目标
X_data = df.drop('species', axis=1)
y_data = df['species']

# 划分训练集和测试集
X_trainingSet, X_testSet, y_trainingSet, y_testSet = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.25, random_state=1)

# 显示训练集和测试集的形状
print("训练集形状：", X_trainingSet.shape, y_trainingSet.shape)
print("测试集形状：", X_testSet.shape, y_testSet.shape)

以上代码会将数据框 `df` 中的特征和目标分别赋值给 `X_data` 和 `y_data`，然后使用 `train_test_split` 方法划分训练集和测试集，并将其分别赋值给 `X_trainingSet`、`X_testSet`、`y_trainingSet` 和 `y_testSet`。最后，使用 `print` 函数输出训练集和测试集的形状。

希望这个回答能够解决您的问题。