pandas读取boston_house_prices数据集
时间: 2023-11-08 19:04:23 浏览: 36
好的,可以使用以下代码读取boston_house_prices数据集:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data',
header=None, sep='\s+')
# 设置列名
df.columns = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD',
'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
# 显示前5行数据
print(df.head())
```
注意:`header=None` 表示数据集没有列名,需要手动设置;`sep='\s+'` 表示数据集是以空格为分隔符的,需要进行分隔。
相关问题
pandas读取breast_cancer数据集,并绘图
以下是使用Python和Pandas库读取乳腺癌数据集并进行简单绘图的代码:
```python
# 导入所需的库和函数
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
# 加载乳腺癌数据集
cancer = load_breast_cancer()
# 将数据集转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(cancer['data'], columns=cancer['feature_names'])
# 绘制直方图
df.hist(figsize=(10,10))
plt.show()
# 绘制散点图
plt.scatter(df['mean radius'], df['mean texture'], c=cancer['target'], cmap='coolwarm')
plt.xlabel('Mean Radius')
plt.ylabel('Mean Texture')
plt.show()
```
这段代码首先使用Pandas库将乳腺癌数据集加载到DataFrame中。然后,它使用DataFrame.hist()方法绘制所有特征的直方图。接下来,它使用matplotlib库绘制了一个散点图,其中x轴是平均半径,y轴是平均质地,点的颜色根据目标值(恶性或良性)进行分类。
pandas读取breast_cancer数据集,查看最后一列的数据
好,您可以使用以下代码来完成您的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取breast_cancer数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
# 查看最后一列的数据
last_column = data.iloc[:, -1]
print(last_column)
```
其中,`iloc[:, -1]` 表示取所有行的最后一列数据。您可以将 `breast_cancer.csv` 替换为您实际存放数据集的文件路径。