iris = pd.read_csv

iris = pd.read_csv("./data/iris.csv") 是用pandas库中的read_csv函数将iris.csv数据集读取为一个DataFrame类型的对象iris。该函数会自动解析csv文件中的数据，并将其存储为一个二维表格形式的数据结构。这个数据结构可以方便地进行数据分析和处理。

相关问题

data = pd.read_csv(r"iris.csv")

data = pd.read_csv(r"iris.csv")是一个常见的Python代码，用于读取名为"iris.csv"的CSV文件并将其存储为一个名为"data"的数据框（DataFrame）对象。

CSV文件是一种常见的数据存储格式，它以逗号作为字段之间的分隔符。通过使用pandas库中的read_csv函数，我们可以轻松地将CSV文件加载到Python中进行数据分析和处理。

在这个例子中，假设你已经导入了pandas库，并且"iris.csv"文件位于当前工作目录中。通过使用read_csv函数，你可以将CSV文件加载到名为"data"的数据框对象中，以便后续对数据进行操作和分析。

df_iris = pd.read_csv(train_path,header=0,names=names)

这行代码的作用是使用 Pandas 库中的 `read_csv()` 函数从本地文件读取数据，并将数据存储在一个名为 `df_iris` 的 Pandas 数据帧中。具体来说，`read_csv()` 函数的第一个参数是本地文件路径，它使用了前面获取的 `train_path` 变量表示的路径。第二个参数 `header` 指定了数据集是否包含列名，这里设置为 0 表示数据集包含列名。第三个参数 `names` 指定了数据集每列的名称，这里使用了前面定义的 `names` 列表作为参数。这个函数会返回一个 Pandas 数据帧，其中包含了 120 条记录和 5 个列，每列分别表示花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和鸢尾花的种类。这个数据帧存储在 `df_iris` 变量中，可以用于后续的数据处理和分析。