# 1. 数据加载 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data" columns = ["Age", "WorkClass", "fnlwgt", "Education", "EducationNum", "MaritalStatus", "Occupation", "Relationship", "Race", "Gender", "CapitalGain", "CapitalLoss", "HoursPerWeek", "NativeCountry", "Income"] data = pd.read_csv(url, names=columns, header=None, sep=',\s')这个代码的问题吗，怎么修改

这段代码的问题在于它使用了正则表达式作为分隔符，但是`pd.read_csv()`函数中的`sep`参数默认只支持普通字符作为分隔符，不支持正则表达式。因此这段代码会抛出一个`ParserError`异常。

如果你想使用正则表达式作为分隔符，可以将`pd.read_csv()`函数中的`sep`参数设置为正则表达式，例如：

data = pd.read_csv(url, names=columns, header=None, sep='\s*,\s*', engine='python')

这里使用了`\s*,\s*`作为分隔符，表示以`,`作为分隔符，前后可以有0个或多个空格。另外，还需要将`engine`参数设置为`'python'`，因为默认的解析引擎`'c'`不支持正则表达式作为分隔符。

相关问题

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data能帮我写一个关于这个数据集的代码吗

当然，以下是一个简单的 Python 代码示例，用于加载和处理 Adult 数据集：

import pandas as pd

# 加载 Adult 数据集
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data'
adult_data = pd.read_csv(url, header=None)

# 添加列名
adult_data.columns = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', 'capital-gain', 'capital-loss', 'hours-per-week', 'native-country', 'income']

# 显示前5行数据
print(adult_data.head())

这段代码使用 Pandas 库从指定的 URL 加载 Adult 数据集，并将其存储在名为 `adult_data` 的 Pandas DataFrame 中。接下来，它添加列名，然后打印前5行数据。

你可以使用 Pandas 提供的各种函数和方法进一步处理和分析数据集。

怎么下载https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult所给Adult数据集

您可以按照以下步骤下载UCI Machine Learning Repository上的Adult数据集：

1. 打开链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult

2. 在页面下方找到Data Folder，并点击其中的链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/

3. 找到其中的adult.data和adult.test文件，分别右键点击链接并选择“链接另存为”即可将数据集下载到本地。

4. 下载完成后，可以使用Pandas库读取数据集。例如，如果将数据集保存在与Python文件相同的目录下，可以使用以下代码读取adult.data文件：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('adult.data', header=None)

如果要读取adult.test文件，需要将代码中的文件名改为'adult.test'。

希望能帮助到您。