[Python] Iris データセットを Pandas で読み込む

機械学習のサンプルデータとしてよく使われるものの一つに Iris（アヤメ）のデータセットがあります。その読み込み方法です。 <a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEid9G04i6Yw-BNUi16o0RaiCkd5c-N6A0QO2MO6n6tlGlZ2zj5fKVqkS2Xcr7KPr-vp319pWmtet6B0pjx7eEMoKMvDGUohyphenhyphen9QiDHR8pp9pS8u3tyUKFersSJVNbCmigzoaYE2ndNcfpfk/s0/2048px-Python-logo-notext.svg.png" hidden><img alt="" border="0" data-original-height="200" data-original-width="200" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEid9G04i6Yw-BNUi16o0RaiCkd5c-N6A0QO2MO6n6tlGlZ2zj5fKVqkS2Xcr7KPr-vp319pWmtet6B0pjx7eEMoKMvDGUohyphenhyphen9QiDHR8pp9pS8u3tyUKFersSJVNbCmigzoaYE2ndNcfpfk/s0/2048px-Python-logo-notext.svg.png"/></a> Iris のデータセットを取得する方法自体はいくつかあるようです。 - https://py-memo.com/python/load-iris/ 今回は Iris のデータは機械学習用の定番のライブラリである `scikit-learn` を使いました。 ## サンプルコード ```py import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() df_iris = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 目的変数である花の種類（target）のカラムを作成（花の種類を数値から文字列に変換して追加） df_iris['target'] = iris.target_names[iris.target] print(df_iris) ``` ```shell sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) target 0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa .. ... ... ... ... ... 145 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 146 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 147 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 148 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 149 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica [150 rows x 5 columns] ``` `load_iris` 関数で呼び出されたデータセットは numpy 形式です。 これを扱いやすいように Pandas でデータフレームに変換しています。 また、`load_iris` 関数では、説明変数は `iris.data`、目的変数は `iris.target` に実装されています。 カラム名は `iris.feature_names` に入っています。 `iris.target` は花の種類を数値として保持しており、その数値に対応した花の名前は `iris.target_names` に定義されています。 花の種類をカラムに追加する際には文字列に変換して追加しています。 ## 参考 URL - https://py-memo.com/python/load-iris/ - https://qiita.com/ao_log/items/fe9bd42fd249c2a7ee7a - https://py-memo.com/python/load-iris/ - https://aiacademy.jp/texts/show/?id=90