1 from sklearn import datasets
 2 from pandas import DataFrame
 3 import pandas as pd
 4 import numpy as np
 5 
 6 x_data = datasets.load_iris().data  # .data返回iris数据集所有输入特征
 7 y_data = datasets.load_iris().target  # .target返回iris数据集所有标签
 8 print("x_data from datasets: \n", x_data)
 9 print("y_data from datasets: \n", y_data)
10 x=np.arange(150)
11 #其中第一个参数是存放数据，第二个参数index就是行名，第三个参数columns是列名。
12 x_data = DataFrame(x_data,index=x, columns=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度']) # 为表格增加行索引（左侧）和列标签（上方）
13 pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)  # 设置列名对齐
14 print("x_data add index: \n", x_data)
15 
16 x_data['类别'] = y_data  # 新加一列，列标签为‘类别’，数据为y_data
17 print("x_data add a column: \n", x_data)
18 
19 #类型维度不确定时，建议用print函数打印出来确认效果

2、修改显示行和列数
1 pd.set_option('display.max_rows', 5)
2 pd.set_option('display.max_columns', 10)

显示的最大行数和列数，如果超过设置的行和列就显示省略号，

3、显示数据精度

pd.set_option('precision', 5)#显示小数点后3的位数