将 SKLearn 癌症数据集加载到 Pandas DataFrame 中

Question

我正在尝试根据键（target_names、target 和 DESCR）加载 sklearn.dataset，但缺少一列。我尝试了各种方法来包含最后一列，但有错误。

  import numpy as np
 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer

 cancer = load_breast_cancer()
 print cancer.keys()

键是 [‘target_names’, ‘data’, ‘target’, ‘DESCR’, ‘feature_names’]

  data = pd.DataFrame(cancer.data, columns=[cancer.feature_names])
 print data.describe()

使用上面的代码，当我需要 31 列时，它只返回 30 列。将 scikit-learn 数据集加载到 pandas DataFrame 的最佳方式是什么。

原文由 pythonhunter 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

创建包含特征和目标变量的数据框的另一种选择是：

 import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(np.c_[cancer['data'], cancer['target']],
                  columns= np.append(cancer['feature_names'], ['target']))

原文由 jedge 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议