Seaborn - 导入数据集和库

本章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

让我们首先导入 Pandas，这是一个用于管理关系型（表格格式）数据集的优秀库。在处理 DataFrame 时，Seaborn 非常方便，DataFrame 是数据分析中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，它可以帮助我们自定义绘图。

# 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

我们已经导入了所需的库。在本节中，我们将了解如何导入所需的数据集。

Seaborn 库包含一些重要的数据集。安装 Seaborn 时，数据集会自动下载。

您可以使用这些数据集中的任何一个进行学习。您可以使用以下函数加载所需的数据集

load_dataset()

将数据导入为 Pandas DataFrame

在本节中，我们将导入一个数据集。默认情况下，此数据集将作为 Pandas DataFrame 加载。如果 Pandas DataFrame 中有任何函数，它都将作用于此 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 库中所有可用的数据集，您可以使用以下命令和get_dataset_names() 函数，如下所示：

import seaborn as sb
print sb.get_dataset_names()

以上代码行将返回以下输出，其中列出了可用的数据集

[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']

DataFrame 以矩形网格的形式存储数据，可以轻松查看数据。矩形网格的每一行包含一个实例的值，网格的每一列都是一个向量，包含特定变量的数据。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、逻辑值等。Python 的 DataFrame 来自 Pandas 库，它们被定义为具有潜在不同类型列的二维标记数据结构。

有关 DataFrame 的更多详细信息，请访问我们的pandas 教程。