1 from sklearn import datasets 2 from pandas import DataFrame 3 import pandas as pd 4 import numpy as np 5 6 x_data = datasets.load_iris().data # .data返回iris数据集所有输入特征 7 y_data = datasets.load_iris().target # .target返回iris数据集所有标签 8 print("x_data from datasets: ", x_data) 9 print("y_data from datasets: ", y_data) 10 x=np.arange(150) 11 #其中第一个参数是存放数据，第二个参数index就是行名，第三个参数columns是列名。 12 x_data = DataFrame(x_data,index=x, columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']) # 为表格增加行索引（左侧）和列标签（上方） 13 pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 设置列名对齐 14 print("x_data add index: ", x_data) 15 16 x_data['类别'] = y_data # 新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_data 17 print("x_data add a column: ", x_data) 18 19 #类型维度不确定时，建议用print函数打印出来确认效果
2、修改显示行和列数
1 pd.set_option('display.max_rows', 5) 2 pd.set_option('display.max_columns', 10)
显示的最大行数和列数，如果超过设置的行和列就显示省略号，
3、显示数据精度
pd.set_option('precision', 5)#显示小数点后3的位数