使用sklearn加载Iris数据集后DataFrame缺失Species列问题求助

• 现有代码仅传入了鸢尾花数据集的特征矩阵load_iris().data生成DataFrame，物种分类标签存储在load_iris().target属性中，对应的物种文本名称存储在load_iris().target_names属性中，这部分数据未被加入DataFrame，因此缺少Species列。
• 重复调用load_iris()会产生不必要的资源消耗，建议先将数据集对象赋值给变量后再调用属性。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 预加载完整数据集对象
iris = load_iris()
# 生成包含特征的基础DataFrame
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
# 映射物种编码为实际名称，新增Species列
df['Species'] = iris.target_names[iris.target]

运行上述代码后，生成的df就会包含Species列，列值为setosa、versicolor、virginica三类鸢尾花的实际名称。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chefi