本文以干豆数据集为例，数据集下载位置如下：干豆数据集
import pandas as pd import sklearn import numpy as np 讯享网
数据读取与预处理
讯享网dry = pd.read_csv("Dry_Bean.csv")
在info返回的信息中的non-null也能看出数据集不存在缺失值。
dry.info() 讯享网<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 13611 entries, 0 to 13610 Data columns (total 17 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Area 13611 non-null int64 1 Perimeter 13611 non-null float64 2 MajorAxisLength 13611 non-null float64 3 MinorAxisLength 13611 non-null float64 4 AspectRation 13611 non-null float64 5 Eccentricity 13611 non-null float64 6 ConvexArea 13611 non-null int64 7 EquivDiameter 13611 non-null float64 8 Extent 13611 non-null float64 9 Solidity 13611 non-null float64 10 roundness 13611 non-null float64 11 Compactness 13611 non-null float64 12 ShapeFactor1 13611 non-null float64 13 ShapeFactor2 13611 non-null float64 14 ShapeFactor3 13611 non-null float64 15 ShapeFactor4 13611 non-null float64 16 Class 13611 non-null object dtypes: float64(14), int64(2), object(1) memory usage: 1.8+ MB
dry.head()
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