pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis = 1)
时间: 2023-11-03 21:20:44 浏览: 96
这是一个使用pandas库中的concat函数将wine数据集中的data和target两个部分按列连接起来的代码。其中,pd.DataFrame(wine.data)将wine数据集中的data部分转换为一个DataFrame对象,pd.DataFrame(wine.target)将wine数据集中的target部分转换为一个DataFrame对象,然后将这两个DataFrame对象使用concat函数按列连接起来,axis = 1表示按列连接。最终得到一个包含所有数据的DataFrame对象。
相关问题
print(pd.concat([pd.DataFrame(wine.data),pd.DataFrame(wine.target)],axis=1))
这行代码使用了`pd.concat()`函数将`wine.data`和`wine.target`在列方向上进行合并,并打印结果。
假设`pd`是Pandas库的一个实例,`wine.data`是一个包含葡萄酒数据的二维数组,每一行代表一个数据样本,`wine.target`是一个包含葡萄酒数据对应标签的一维数组。
`pd.DataFrame(wine.data)`将葡萄酒数据转换为一个DataFrame对象,每一列代表一个特征。
`pd.DataFrame(wine.target)`将葡萄酒数据对应的标签转换为一个DataFrame对象,作为最后一列。
`pd.concat([pd.DataFrame(wine.data), pd.DataFrame(wine.target)], axis=1)`将这两个DataFrame对象在列方向上进行合并,即将标签列添加到特征列的右侧。
最后,通过`print()`函数打印合并后的结果。这样可以将葡萄酒数据和对应的标签以表格形式输出。
boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) target = pd.Series(boston.target, name='PRICE') df = pd.concat([data, target], axis=1)
这段代码使用了scikit-learn中的`load_boston()`函数来加载波士顿房价数据集。然后,将数据集中的特征值和目标变量分别赋值给`data`和`target`变量。接着,使用`pd.concat()`函数将特征值和目标变量合并到一起,并赋值给`df`变量,其中`axis=1`表示按列合并。最终,`df`变量就是包含所有特征值和目标变量的数据框。
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