如何为sklearn糖尿病数据集的所有输入数据添加值为1的新特征？

方法一：使用Numpy拼接（推荐，适合矩阵操作场景） #

先提取输入特征矩阵，再生成对应行数的全1列，最后水平拼接：

import sklearn.datasets
import numpy as np

dataset = sklearn.datasets.load_diabetes()
X = dataset.data  # 获取原始输入特征矩阵

# 生成与原始特征行数一致的全1列
ones_column = np.ones((X.shape[0], 1))
# 水平拼接原始特征和全1列
X_with_ones = np.hstack((X, ones_column))

验证：执行print(X_with_ones.shape)会输出(442, 11)，原始特征为10列，新增1列后总数为11列。

方法二：使用Pandas DataFrame处理（适合数据清洗/分析场景） #

如果习惯用DataFrame操作，可以这样实现：

import sklearn.datasets
import pandas as pd

dataset = sklearn.datasets.load_diabetes()
X = dataset.data

# 转为DataFrame，保留原始特征名
df = pd.DataFrame(X, columns=dataset.feature_names)
# 添加名为"ones"的全1列
df["ones"] = 1
# 若需要转回Numpy数组，执行以下代码
X_with_ones = df.values

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gornisak