怎么用 Python 把 iris_dataset.csv 里的特征和标签自动分开?

### 编写 `load_iris_dataset` 函数 以下是实现 `load_iris_dataset` 函数的方法,该函数通过 Pandas 加载鸢尾花数据集并分离出特征和标签数据: #### 功能描述 - 使用 Pandas 的 `read_csv` 方法加载 CSV 数据文件。 - 假设 CSV 文件的最后一列是标签数据,其余列为特征数据。 #### 实现代码 ```python import pandas as pd def load_iris_dataset(file_path): """ 从指定路径加载 iris 数据集,并将其划分为特征数据 (features) 和标签数据 (labels) 参数: file_path (str): CSV 文件的路径 返回: features (DataFrame): 特征数据 labels (Series): 标签数据 """ # 使用 pandas 读取 csv 文件 dataset = pd.read_csv(file_path) # 将最后一列作为标签数据,其他列作为特征数据 features = dataset.iloc[:, :-1] labels = dataset.iloc[:, -1] return features, labels ``` #### 解释 上述代码实现了以下功能: - 调用了 Pandas 的 `read_csv` 方法来加载 CSV 文件[^1]。 - 利用 DataFrame 的 `.iloc` 属性按位置索引划分数据。其中,`:,:-1` 表示选取除最后一列外的所有列作为特征数据;`:, -1` 表示选取最后一列作为标签数据。 #### 测试代码 假设有一个名为 `iris_dataset.csv` 的文件位于当前目录下,可以通过如下方式测试此函数: ```python file_path = 'iris_dataset.csv' features, labels = load_iris_dataset(file_path) print("Features:\n", features.head()) print("\nLabels:\n", labels.head()) ``` --- ###

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