鸢尾花数据集处理与统计分析：Python代码示例

这段代码对鸢尾花数据集进行了一些数据处理和统计操作。

首先，使用load_iris()函数加载鸢尾花数据集，并将其存储在iris变量中。

然后，使用pd.DataFrame()函数将iris.data转换为Pandas数据框（DataFrame），并使用iris.feature_names作为列名，创建了一个名为df的数据框。

接下来，通过df['label'] = iris.target将鸢尾花数据集的目标值（花的类别）添加为df数据框的一个新列。

然后，通过df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']重新命名了df数据框的列名，使其更加直观和易读。

最后，通过df.label.value_counts()统计了df数据框中不同类别的样本数量，并返回一个包含每个类别样本数量的统计结果。这个结果可以帮助我们了解数据集中每个类别的分布情况。