load_iris() получил неожиданный аргумент ключевого слова 'as_frame'

Question

Я попытался импортировать набор данных радужной оболочки в daraframe, но он показывает следующую ошибку. Я проверил документацию scikit-learn, есть параметр as_frame для load_iris().

Мой код:

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

Ошибка:

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

Это может быть хорошей альтернативой:

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

Вы используете старую версию sklearn, поэтому вы получаете сообщение об ошибке. Чтобы исправить это, просто установите версию sklearn>= 0.23

Например:

      pip install scikit-learn==0.23

Документы Sklearn:

as_framebool, default=False Если True, данные представляют собой DataFrame pandas, включая столбцы с соответствующими типами dtypes (числовыми). Целевой объект - это DataFrame или Series pandas в зависимости от количества целевых столбцов. Если return_X_y имеет значение True, тогда (data, target) будут pandas DataFrames или Series, как описано ниже.

Новое в версии 0.23.

Answer 3

или если вы тоже хотите показать цель:

      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 () используется для отображения столбцов и строк в целом