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 datasetsimport 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 customizationfrom matplotlib import pyplot as plt

我们将使用以下命令导入Seaborn库 :

# Seaborn for plotting and stylingimport 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 stylingimport seaborn as sbdf = 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   size0    16.99    1.01   Female  No    Sun  Dinner  21    10.34    1.66   Male    No    Sun  Dinner  32    21.01    3.50   Male    No    Sun  Dinner  33    23.68    3.31   Male    No    Sun  Dinner  24    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 sbprint 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.