python数据集

作者：★执着唯她发布日期:2025-11-23 浏览:20

# 示例代码：加载和查看Python中的数据集

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集转换为DataFrame格式以便于查看和操作
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

# 添加目标变量（类别标签）
df['target'] = iris.target

# 查看数据集的前几行
print(df.head())

# 解释说明：
# 1. 我们首先导入了pandas库用于数据处理，以及sklearn中的load_iris函数用于加载Iris数据集。
# 2. 使用load_iris()函数加载Iris数据集，并将其存储在变量iris中。
# 3. 将数据集转换为pandas的DataFrame格式，这样可以更方便地查看和操作数据。
# 4. 最后，我们添加了一个新的列'target'，它包含了每个样本的目标类别标签，并打印出数据集的前几行以供查看。

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