保存したアイリスデータの散布図の作成

Question

前提・実現したいこと

保存したアイリスデータの散布図の作成（6種類）
それぞれの特徴量から６種類の散布図を作成したいのですが、エラーがでて困っています。
どのようにしたらできますでしょうか。教えてください。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-181-893180ca08ff> in <module>
33
34 if name == 'main':
---> 35 main()

<ipython-input-181-893180ca08ff> in main()
3
4 特徴量の入ったデータ (4 次元)
----> 5 features = iris.data
6 各特徴量の名前
7 feature_names = iris.feature_names

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in getattr(self, name)
5065 if self._info_axis._can_hold_identifiers_and_holds_name(name):
5066 return self[name]
-> 5067 return object.getattribute(self, name)
5068
5069 def setattr(self, name, value):

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'

該当のソースコード

python

iris_data2 = pd.read_csv("iris_learn2.csv")
print(iris_data2)

SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name

0 7.0 3.2 4.7 1.4 Iris-versicolor
1 6.4 3.2 4.5 1.5 Iris-versicolor
2 6.9 3.1 4.9 1.5 Iris-versicolor
3 5.5 2.3 4.0 1.3 Iris-versicolor
4 6.5 2.8 4.6 1.5 Iris-versicolor
5 6.3 3.3 6.0 2.5 Iris-virginica
6 5.8 2.7 5.1 1.9 Iris-virginica
7 7.1 3.0 5.9 2.1 Iris-virginica
8 6.3 2.9 5.6 1.8 Iris-virginica
9 6.5 3.0 5.8 2.2 Iris-virginica

def main():
iris = pd.read_csv("iris_learn2.csv")

features = iris.data

feature_names = iris.feature_names

targets = iris.target


plt.figure(figsize=(12, 8))


for i, (x, y) in enumerate(itertools.combinations(range(4), 2)):

    plt.subplot(2, 3, i + 1)

    for t, marker, c in zip(range(3), '>ox', 'rgb'):
        plt.scatter(
            features[targets == t, x],
            features[targets == t, y],
            marker=marker,
            c=c,
        )
        plt.xlabel(feature_names[x])
        plt.ylabel(feature_names[y])
        plt.autoscale()
        plt.grid()

plt.show()

if name == 'main':
main()

の後に上記のエラーが出てきます。

試したこと

def main():
iris = datasets.load_iris()

features = iris.data

feature_names = iris.feature_names

targets = iris.target


plt.figure(figsize=(12, 8))


for i, (x, y) in enumerate(itertools.combinations(range(4), 2)):

    plt.subplot(2, 3, i + 1)
   
    for t, marker, c in zip(range(3), '>ox', 'rgb'):
        plt.scatter(
            features[targets == t, x],
            features[targets == t, y],
            marker=marker,
            c=c,
        )
        plt.xlabel(feature_names[x])
        plt.ylabel(feature_names[y])
        plt.autoscale()
        plt.grid()

plt.show()

if name == 'main':
main()

パッケージに保存されているデータだと上手に動きましたが、保存したものだと動きませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

iris = load_iris()

で得られたデータと

iris = pd.read_csv("iris_learn2.csv")

で得られたデータは、データの内容は同じ物（かもしれない）ですが、データの形式が全く別物となります。

違う形式のデータを同じコードで動作させることはできませんので、後者のデータ形式に合わせて移植する必要があるかと思います。

一応、簡単に移植したものをサンプルとして記述しましたので参考にしてください。
データが無いので動作未確認です。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools

def main():
    iris = pd.read_csv("iris_learn2.csv")
    print(iris)
    plt.figure(figsize=(12, 8))

    for i, (x, y) in enumerate(itertools.combinations(range(4), 2)):
        plt.subplot(2, 3, i + 1)

        for (name, d), marker, c in zip(iris.groupby('Name'), '>ox', 'rgb'):
            plt.scatter(
                d.iloc[:, x],
                d.iloc[:, y],
                marker=marker,
                c=c
            )
        plt.xlabel(iris.columns[x])
        plt.ylabel(iris.columns[y])
        plt.autoscale()
        plt.grid()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()