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數據集所有輸入特征 7 y_data = datasets.load_iris().target # .target返回iris數據集所有標簽 8 print("x_data from datasets: \n", x_data) 9 print("y_data from datasets: \n", y_data) 10 x=np.arange(150) 11 #其中第一個參數是存放數據，第二個參數index就是行名，第三個參數columns是列名。 12 x_data = DataFrame(x_data,index=x, columns=['花萼長度', '花萼寬度', '花瓣長度', '花瓣寬度']) # 為表格增加行索引（左側）和列標簽（上方） 13 pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 設置列名對齊 14 print("x_data add index: \n", x_data) 15 16 x_data['類別'] = y_data # 新加一列，列標簽為‘類別’，數據為y_data 17 print("x_data add a column: \n", x_data) 18 19 #類型維度不確定時，建議用print函數打印出來確認效果
2、修改顯示行和列數
1 pd.set_option('display.max_rows', 5) 2 pd.set_option('display.max_columns', 10)
顯示的最大行數和列數，如果超過設置的行和列就顯示省略號，
3、顯示數據精度
pd.set_option('precision', 5)#顯示小數點后3的位數