python - load_iris() 得到了一个意外的关键字参数“as_frame”

Question

我试图将 iris 数据集导入 daraframe，但它显示以下错误。我检查了 scikit-learn 文档，其中有用于 load_iris() 的 as_frame 命名参数。

我的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
df = load_iris(as_frame=True)

错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-1f51689afac6> in <module>
      1 from sklearn.datasets import load_iris
----> 2 df = load_iris(as_frame=True)
      3 df

TypeError: load_iris() got an unexpected keyword argument 'as_frame'

Answer 1

这可能是一个不错的选择：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df.head()

Answer 2

您使用的是旧版本的 sklearn，这就是您收到错误的原因。要解决此问题，只需安装 sklearn >= 0.23 的版本

例如：

pip install scikit-learn==0.23

Sklearn 文档：

as_framebool, default=False 如果为 True，则数据是 pandas DataFrame，包括具有适当 dtypes（数字）的列。目标是 pandas DataFrame 或 Series，具体取决于目标列的数量。如果 return_X_y 为 True，则 (data, target) 将是 pandas DataFrames 或 Series，如下所述。

0.23 版中的新功能。

Answer 3

或者如果您也想显示目标：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

pd.set_option("max_columns", None)
pd.set_option("max_rows", None)

data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df.insert(4, "target", data.target, allow_duplicates=False)
df

pd.set_option() 用于将列和行作为一个整体显示