XeroLinux で Python ０３

いよいよ、irisデーターセットを使って、学習と思ったら

参考にさせてもらったページに

「データフレームにしておくと、データを扱いやすくなります、、、、」

データーフレーム　って何　超初心者なのですぐにつまずきます

　　　Pandas(パンダス)とは、データ解析を容易にする機能を提供するPythonのデータ解析ライブラリです。
　　　pandasの大きな特徴にpandas.DataFrame（データフレーム）というオブジェクトがあります。

で　データーフレーム　で検索

DataFrame（データフレーム）

pandasの大きな特徴にpandas.DataFrame（データフレーム）というオブジェクトがあります。

 データフレームで、2次元の表形式のデータを処理します。 Series と同様に値とそれが何かを示す見出しを持っています。

行方向の見出しをインデックスと呼びます。 列方向の見出しを列名一覧と呼ぶことにします。

行列として扱うわけですね

[機械学習] iris データセットを用いて scikit-learn の様々な分類アルゴリズムを試してみた - Qiita

から　取り出させてもらいました

＜sampleD01.py>

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
df.loc[df['target'] == 0, 'target'] = "setosa"
df.loc[df['target'] == 1, 'target'] = "versicolor"
df.loc[df['target'] == 2, 'target'] = "virginica"

irisのデーターを２次元配列で処理しようとしてるのはわかりましたが
　iris.feature_names　って何？
iris.feature_names には、さっきの【4 つの特徴とはどんな情報か】が書かれています。らしいです
['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']らしいです。