使用pandas的describe方法可以对数据集中的各属性进行统计描述,包括均值、标准差、最小值、四分位数、最大值等。 python #对iris数据集中的各属性进行统计描述 description = iris_df.describe() print(description) 3. 使用matplotlib绘制箱线图 我们可以使用matplotlib库为iris数据集中的每个属性绘制箱线图。 pytho...
# 显示每个特征的统计量 stats = iris_df.describe() # describe()方法默认计算数值型数据的统计量。 print("Iris数据集的统计量:\n", stats) Iris数据集的统计量: sepal_length sepal_width petal_length petal_width target count 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000 150.000000 mean 5.843333 3.057333 3....
# 读取iris数据集 df = pd.read_csv('iris.csv') 1. 2. 步骤3:查看数据概况 使用describe()函数可以快速查看数据集的统计特征,包括均值、标准差等。 # 查看数据的基本统计信息 print(df.describe()) 1. 2. 步骤4:数据清理(如有必要) 在此步骤中,如有缺失值等问题,需要进行数据清理。这里假设数据没...
import pandas as pd iris_df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names) print(iris_df.describe()) 数据可视化: 通过数据可视化可以更直观地了解数据的分布和特征,可以使用matplotlib和seaborn库进行可视化: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 散点图 sns.pairplot(pd.DataFrame(X, col...
print(iris_df.describe()) 数据可视化: 通过数据可视化可以更直观地了解数据的分布和特征,可以使用matplotlib和seaborn库进行可视化: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 散点图 sns.pairplot(pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names)) ...
# 输出基本统计信息print(iris_df.describe()) 1. 2. 接下来,我们可以查看每个品种的样本数量,以了解数据的分布情况: AI检测代码解析 # 统计每个品种的数量print(iris_df['species'].value_counts()) 1. 2. 数据可视化 数据可视化是数据分析中的重要部分。我们将使用seaborn和matplotlib来创建一些图形。首先,我...
df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)# 添加目标类别列 df['target']=iris.target # 打印前5行数据print(df.head())# 数据集统计摘要print(df.describe())# 数据集中各类别的样本数量print(df['target'].value_counts()) ...
df_Iris.describe() 花萼长度最小值4.30, 最大值7.90, 均值5.84, 中位数5.80, 右偏 花萼宽度最小值2.00, 最大值4.40, 均值3.05, 中位数3.00, 右偏 花瓣长度最小值1.00, 最大值6.90, 均值3.76, 中位数4.35, 左偏 花瓣宽度最小值0.10, 最大值2.50, 均值1.20, 中位数1.30, 左偏 ...
5columns):# Column Non-Null Count Dtype---0sepallength150non-nullfloat641sepalwidth150non-nullfloat642petallength150non-nullfloat643petalwidth150non-nullfloat644target150non-nullobjectdtypes:float64(4),object(1)memoryusage:6.0+KB# 统计描述df_iris.describe() 探索数值分布 # 绘制数值特征的直方图...
df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)# 添加目标类别列 df['target']=iris.target # 打印前5行数据print(df.head())# 数据集统计摘要print(df.describe())# 数据集中各类别的样本数量print(df['target'].value_counts()) ...