鸢尾花(iris)数据集保存到本地以及sklearn其他数据集下载保存

鸢尾花数据集

问题起源

在机器学习到分类问题时，使用sklearn下载数据集的时候，不是很明白具体怎么下载的，以及如何下载其他数据集，于是仔细思考了一番

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首先先看代码块

#从sklearn数据集导入我们要的iris数据集，iris数据集调用在下方
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
#数据集并不能直接用，通过pandas的DataFrame来转化
import pandas as pd

#col是列名
col = list(iris["feature_names"])
#在iris数据集中，标签在"data"数组里，标记在"target"数组里
m1 = pd.DataFrame(iris.data,index=range(150),columns=col)
m2 = pd.DataFrame(iris.target,index=range(150),columns=["outocme"])

#将上述两张DataFrame表连接起来，how是DataFrame参数，可以不写，这里用外连接。不清楚外连接的可以看下SQL语句
m3 = m1.join(m2,how='outer')

#to_excel语句转化成excel格式，后缀名为.xls
m3.to_excel("./test.xls")

查看关于sklearn数据集的下载方式后，这两句代码就是照着来的

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()

明白之后，我们可以先直接输出iris数据集看看

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print(iris)

拖到最下端，发现没显示全，点击Soft-Wrap按钮

可以看到所在本地文件夹的位置

pandas的DataFrame教程很多内容也很长，这里我记住他的主要用法：
pd.DataFrame(内容,index,columns),即一张表主要就是内容、行和列，注意这里的index是行，columns是列

同理，我们再试着来下载保存波士顿房价：

from sklearn.datasets import load_boston
load_boston = load_boston()
import pandas as pd
# print(load_boston)

col = load_boston["feature_names"]
m1 = pd.DataFrame(load_boston.data,index=range(506),columns=col)
m2 = pd.DataFrame(load_boston.target,index=range(506),columns=["price"])

m3 = m1.join(m2,how="outer")
m3.to_excel("./load_boston.xls")

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