column_names = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "class"] iris_df = pd.read_csv(url, header=None, names=column_names) 查看数据 print(iris_df.head()) 四、详细描述scikit-learn库导入iris数据的方法 scikit-learn库是一个非常强大的机器学习库,包含了许多常用的...
column_names = ["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "class"] iris_df = pd.read_csv(url, header=None, names=column_names) 查看数据 print(iris_df.head()) 四、详细描述scikit-learn库导入iris数据的方法 scikit-learn库是一个非常强大的机器学习库,包含了许多常用的...
# 显示前五行数据 print("转换后的DataFrame前五行数据:\n", iris_df.head()) # 使用head()方法查看DataFrame的前五行数据,确保转换正确。 转换后的DataFrame前五行数据: sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) \ 0 5.1 3.5 1.4 0.2 1 4.9 3.0 1.4 0.2 2 4.7 3.2...
import pandas as pd df_iris=pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)#将data加入到数据框中 df_iris['target']=iris.target#将target加入到数据框中 df_iris.head()#展示数据框前五行 #输出结果 Out[10]: sepal length (cm) sepal width (cm) ... petal width (cm) target 0 5.1 3.5...
return df 此函数首先尝试在本地读取数据。利用os.path.exists() 方法。如果在本地目录中找到iris.csv文件,则使用pandas通过pd.read_csv()读取文件。 如果本地iris.csv没有发现,抓取URL数据来运行。 下一步是获取数据,并使用head()和tail()方法查看数据的样子。因此,首先获取数据: ...
df.to_csv(f) return df 此函数首先尝试在本地读取数据。利用os.path.exists() 方法。如果在本地目录中找到iris.csv文件,则使用pandas通过pd.read_csv()读取文件。 如果本地iris.csv没有发现,抓取URL数据来运行。 下一步是获取数据,并使用head()和tail()方法查看数据的样子。因此,首先获取数据: ...
df = get_iris_data() -- iris.csv found locally 然后: AI检测代码解析 print("* df.head()", df.head(), sep="\n", end="\n\n") print("* df.tail()", df.tail(), sep="\n", end="\n\n") * df.head() SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name 0 5.1 3.5 1.4 0.2...
df=pd.DataFrame(data=iris_data.data,columns=iris_data.feature_names)iris_df['species']=iris_data.target# 目标品种的映射species_mapping={0:'Iris Setosa',1:'Iris Versicolor',2:'Iris Virginica'}iris_df['species']=iris_df['species'].map(species_mapping)# 输出前五行数据print(iris_df.head(...
转换完成后,我们可以使用print函数或head方法来查看DataFrame的前几行数据。 python print(iris_df.head()) 这将输出DataFrame的前五行数据,包括所有特征列和标签列。 取出dataframe中的数据: 要从DataFrame中取出数据,我们可以使用多种方法,如使用列标签、行索引或条件筛选。 使用列标签取出单列数据: python sepal...
# iris is part of R's default, no need to load any packagesdf = iris# use "head" to show the first 6 rowshead(df) 图1。 在R中加载' iris '数据集 在Python中,你可以使用以下代码来加载iris数据集: # need to import these things firstfrom sklearn.datasets import load_irisimport numpy ...