Pandas データフレームの表示，形，次元数の確認（Python, pandas, Iris データセットを使用）（Google Colaboratroy へのリンク有り）

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次のリンクをクリックすると，Google Colaboratory のノートブックが開く．そして，Google アカウントでログインすると，Google Colaboratory のノートブック内のコード等を編集したり再実行したりができる．編集した場合でも，他の人に影響が出たりということはない．そして，編集後のものを，各自の Google ドライブ内に保存することもできる．

https://colab.research.google.com/drive/12kH4Dcu501SffT60TjbnwUQA752hlyuD?usp=sharing

1. 前準備

Python の準備（Windows，Ubuntu 上）

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール（winget を使用しないインストール）: 別ページ »で説明
Ubuntu では，システム Pythonを使うことができる．Python3 開発用ファイル，pip, setuptools のインストール: 別ページ »で説明

【サイト内の関連ページ】

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ
Google Colaboratory の使い方など: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】 Python の公式ページ: https://www.python.org/

Python の numpy, pandas, seaborn, matplotlib, scikit-learn のインストール

Windows の場合
Windows では，コマンドプロンプトを 管理者として実行し，次のコマンドを実行する．
python -m pip install -U pip setuptools numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scikit-learn-intelex

Ubuntu の場合

端末で，次のコマンドを実行

sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-numpy python3-pandas python3-seaborn python3-matplotlib python3-sklearn

2. Iris データセットの準備，データフレームの表示，形，次元数の確認

Iris データセットの読み込み

import pandas as pd
import seaborn as sns
sns.set()
iris = sns.load_dataset('iris')

データの確認
print(iris.head())
形と次元を確認
配列（アレイ）の形：サイズは 150 ×5．次元数は 2．最後の列は，iris.target は花の種類のデータである
print(iris.shape) print(iris.ndim)
Iris データセットの0, 1, 2, 3列目を表示
print( iris.iloc[:,0:4] )