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Seaborn – 导入数据集和库

在本章中,我们将讨论如何导入数据集和库.让我们首先了解如何导入库.

导入库

让我们从导入Pandas开始,这是一个管理关系的好库(表格式)数据集. Seaborn在处理DataFrames时非常方便,DataFrames是用于数据分析的最广泛使用的数据结构.

以下命令将帮助您导入Pandas :

# Pandas for managing datasets
import pandas as pd

现在,让我们导入Matplotlib库,这有助于我们自定义我们的情节.

# Matplotlib for additional customization
from matplotlib import pyplot as plt

我们将使用以下命令导入Seaborn库 :

# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb

导入数据集

我们已导入所需的库.在本节中,我们将了解如何导入所需的数据集.

Seaborn在库中附带了一些重要的数据集.安装Seaborn后,数据集会自动下载.

您可以使用这些数据集中的任何一个来学习.借助以下函数,您可以加载所需的数据集

 
 load_dataset()

将数据导入为Pandas DataFrame

在本节中,我们将导入数据集.默认情况下,此数据集作为Pandas DataFrame加载.如果Pandas DataFrame中有任何函数,则它适用于此DataFrame.

以下代码行将帮助您导入数据集 :

# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb
df = sb.load_dataset('tips')
print df.head()

以上代码行将生成以下输出 :

   total_bill  tip   sex    smoker day  time   size
0    16.99    1.01   Female  No    Sun  Dinner  2
1    10.34    1.66   Male    No    Sun  Dinner  3
2    21.01    3.50   Male    No    Sun  Dinner  3
3    23.68    3.31   Male    No    Sun  Dinner  2
4    24.59    3.61   Female  No    Sun  Dinner  4

要查看Seaborn图书馆中的所有可用数据集,您可以使用以下命令使用 get_dataset_names()函数,如下所示 :

import seaborn as sb
print sb.get_dataset_names()

上面的代码行将返回数据集列表可用作以下输出

[u'anscombe', u'attention', u'brain_networks', u'car_crashes', u'dots', 
u'exercise', u'flights', u'fmri', u'gammas', u'iris', u'planets', u'tips', 
u'titanic']

DataFrames 以矩形网格的形式存储数据,通过它可以轻松查看数据.矩形网格的每一行包含实例的值,并且网格的每一列是保存特定变量的数据的向量.这意味着DataFrame的行不需要包含相同数据类型的值,它们可以是数字,字符,逻辑等.用于Python的DataFrames带有Pandas库,它们被定义为二维标记数据结构可能有不同类型的列.

有关DataFrame的更多详细信息,请访问我们的教程.大熊猫.

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