如何将数据从Scikit-learn Bunch对象转换为Pandas DataFrame？

Question

我已经使用以下代码将sk学习乳腺癌数据集转换为数据帧:我没有得到输出？我是python的新手，不知道哪里出了问题。

def answer_one(): 

    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer 
    cancer = load_breast_cancer()     
    data = numpy.c_[cancer.data, cancer.target]
    columns = numpy.append(cancer.feature_names, ["target"])
    return pandas.DataFrame(data, columns=columns)

answer_one()

Answer 1

以下代码可以正常工作

def answer_one(): 
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn.datasets import load_breast_cancer 
    cancer = load_breast_cancer()     
    data = np.c_[cancer.data, cancer.target]
    columns = np.append(cancer.feature_names, ["target"])
    return pd.DataFrame(data, columns=columns)

answer_one()

您的代码之前无法工作的原因是，在分别将其定义为np和pd之后，您尝试再次调用numpy和pandas包。

但是，我建议在脚本的开头，在函数定义之外完成包的加载和重新定义。

Answer 2

使用熊猫

这里有一个很好的答案：How to convert a Scikit-learn dataset to a Pandas dataset?

bunch对象中的键可以让您了解要为哪些数据创建列。

df = pd.DataFrame(cancer.data, columns=cancer.feature_names)
df['target'] = pd.Series(cancer.target)

Answer 3

dataframe = pd.DataFrame(data=cancer.data, columns=cancer.feature_names)
dataframe['target'] = cancer.target
return dataframe