Bunch转化为DataFrame的一般方法

最新推荐文章于 2024-09-13 15:57:16 发布

Bigdataxy

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分类专栏：数据科学基本技能文章标签： python 开发语言

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本文介绍了一种简便的方法，利用Pandas DataFrame来处理sklearn.datasets中的数据集，以iris数据集为例，展示了如何加载数据并进行基本的数据操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在很多时候我们想要将sklearn.datasets里面的本地数据集进行pd.操作，现记录一种通用np.Dataframe()进行构造的简单方法。

通用代码如下：

import pandas as pd
from sklean.datasets impot load_iris 

iris_data =  pd.DataFrame(data = load_iris().data, columns = load_iris().feature_names)
iris_data['target'] = load_iris().target  

iris_data.head()

补充：
load_iris(),__doc__ 可查看iris的整体信息，该信息包含各种可通过load_iris().xxx调用的各种信息。

load_iris().data : 数据信息（array）；
load_iris().target：标签信息（array）；
load_iris().target_names ：标签信息指代的名称；
load_iris().feature_names：属性名称；
load_iris().filename：文件名称；

load_iris().DESCR：数据集的描述信息；