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;

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