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-- Title : [Py3.5] Using IRIS Dataset w/ Scikit-Learn
-- Reference : stackoverflow.com/questions/38105539
-- Key word : sklearn scikit-learn iris dataset dataframe 
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import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
 
 
# ------------------------------
# -- Set Dataframe Option
# ------------------------------
pd.set_option('display.height'1000)
pd.set_option('display.max_rows'500)
pd.set_option('display.max_columns'500)
pd.set_option('display.width'1000)
 
 
# ------------------------------
# -- iris dataset
# ------------------------------
# save load_iris() sklearn dataset to iris
# if you'd like to check dataset type use: type(load_iris())
# if you'd like to view list of attributes use: dir(load_iris())
iris = load_iris()
 
print(type(load_iris()))
print("... type""." * 100"\n")
 
print(dir(load_iris()))
print("... dir""." * 100"\n")
 
print(iris['feature_names'])
print("... feature_names""." * 100"\n")
 
print(iris['target'])
print("... target""." * 100"\n")
 
 
# ------------------------------
# -- change iris dataset to dataframe
# ------------------------------
 
# np.c_ is the numpy concatenate function
# which is used to concat iris['data'] and iris['target'] arrays 
# for pandas column argument: concat iris['feature_names'] list
# and string list (in this case one string); you can make this anything you'd like..  
# the original dataset would probably call this ['Species']
data1 = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
                     columns= iris['feature_names'+ ['target'])
 
print (data1.head())
print(",,, dataframe from load_iris()""," * 100"\n")
cs



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