【Python】Iris（アヤメ）のデータをpandasのdf（DataFrame）で読み込む方法

背景

以前、scikit-learnのToy datasetsの紹介記事を書きました。
今回は、Toy datasetsの中でもよく使用されるIris（アヤメ）のデータを例に、pandasのDataFrame（df）での読み込み方法を紹介します。

目標

scikit-learnのIrisデータをDataFrame（df）で読み込めるようになる。

Irisデータをdfで読み込む方法

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

#Irisデータをsklearnから読み込み
iris = load_iris()

#辞書型に近い型でデータが入っているので必要箇所を指定してdataとcoloumsとしてdfで読み込み
df = pd.DataFrame(data = iris.data, columns = iris.feature_names)

print(df)

#出力
     sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)
0                  5.1               3.5                1.4               0.2
1                  4.9               3.0                1.4               0.2
2                  4.7               3.2                1.3               0.2
3                  4.6               3.1                1.5               0.2
4                  5.0               3.6                1.4               0.2
..                 ...               ...                ...               ...
145                6.7               3.0                5.2               2.3
146                6.3               2.5                5.0               1.9
147                6.5               3.0                5.2               2.0
148                6.2               3.4                5.4               2.3
149                5.9               3.0                5.1               1.8

[150 rows x 4 columns]