如何将Scikit-learn load_digits转换为Pandas数据集？

要将Scikit-learn的load_digits数据集转换为Pandas数据集，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits

加载Scikit-learn的load_digits数据集：

digits = load_digits()

创建一个Pandas的DataFrame对象，将数据集的特征和目标值存储在其中：

data = pd.DataFrame(digits.data, columns=digits.feature_names)
data['target'] = digits.target

可选：如果需要，可以将目标值转换为具有可读性的标签。例如，将数字0-9转换为对应的手写数字：

label_mapping = {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five', 6: 'six', 7: 'seven', 8: 'eight', 9: 'nine'}
data['target'] = data['target'].map(label_mapping)

完成以上步骤后，你将得到一个包含Scikit-learn load_digits数据集的Pandas DataFrame对象。该数据集包含手写数字的图像数据和对应的目标值。

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