使用Python将scikit-learn自带数据集转换为Pandas DataFrame格式

使用Python将scikit-learn自带数据集转换为Pandas DataFrame格式

在机器学习和数据分析中，scikit-learn是一个常用的Python库，提供了许多用于机器学习的工具和数据集。然而，scikit-learn中的数据集通常以一种特定的格式存储，并且在某些情况下，我们可能更倾向于使用Pandas DataFrame来进行数据处理和分析。本文将介绍如何将scikit-learn自带的数据集转换为Pandas DataFrame格式。

首先，我们需要导入所需的库：scikit-learn和Pandas。

from sklearn import datasets
import pandas as pd

接下来，我们可以使用scikit-learn中的load_*函数加载数据集。这些函数可以加载各种类型的数据集，如分类、回归和聚类数据集。例如，我们将使用load_iris()函数加载Iris（鸢尾花）数据集。

iris = datasets