Python sklearn iria datasetをロードし表示する

1.概要

iris datasetをロードし、pandasを利用して表示する例です。


2.サンプル

import pandas as pd

from sklearn.datasets import load_iris

# 1. Irisデータセットをロード

iris = load_iris()

# 2. データをPandas DataFrameに変換

# 特徴量のデータ (data) と特徴量の名前 (feature_names) を使用

df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)

#

print("--- データセット読み込み後 ---")

print(df.head())

# 3. 目的変数 (target) の追加

#

df['species'] = iris.target

#

print("--- taeget追加後 ---")

print(df.head())

# 4. 目的変数 (target) の追加

# targetは通常数値（0, 1, 2）なので、わかりやすいようにtarget_namesを対応付けます

df['species_name'] = df['species'].apply(lambda x: iris.target_names[x])

#

print("--- taeget_name追加後 ---")

print(df.head())

3.実行結果

以下のように表示されました。

--- データセット読み込み後 ---

   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                1.3               0.2

3                4.6               3.1                1.5               0.2

4                5.0               3.6                1.4               0.2

--- taeget追加後 ---

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)  species

0                5.1               3.5                1.4               0.2        0

1                4.9               3.0                1.4               0.2        0

2                4.7               3.2                1.3               0.2        0

3                4.6               3.1                1.5               0.2        0

4                5.0               3.6                1.4               0.2        0

--- taeget_name追加後 ---

   sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)  species species_name

0                5.1               3.5                1.4               0.2        0       setosa

1                4.9               3.0                1.4               0.2        0       setosa

2                4.7               3.2                1.3               0.2        0       setosa

3                4.6               3.1                1.5               0.2        0       setosa

4                5.0               3.6                1.4               0.2        0       setosa