教 程 目 錄

在本章中，我們將討論如何導入數據集和庫.讓我們首先了解如何導入庫.

導入庫

讓我們從導入Pandas開始，這是一個管理關系的好庫(表格式)數據集. Seaborn在處理DataFrames時非常方便，DataFrames是用于數據分析的最廣泛使用的數據結構.

以下命令將幫助您導入Pandas :# Pandas for managing datasets

import pandas as pd

現在，讓我們導入Matplotlib庫，這有助于我們自定義我們的情節.# Matplotlib for additional customization

from matplotlib import pyplot as plt

我們將使用以下命令導入Seaborn庫 :# Seaborn for plotting and styling

import seaborn as sb

導入數據集

我們已導入所需的庫.在本節中，我們將了解如何導入所需的數據集.

Seaborn在庫中附帶了一些重要的數據集.安裝Seaborn后，數據集會自動下載.

您可以使用這些數據集中的任何一個來學習.借助以下函數，您可以加載所需的數據集load_dataset()

將數據導入為Pandas DataFrame

在本節中，我們將導入數據集.默認情況下，此數據集作為Pandas DataFrame加載.如果Pandas DataFrame中有任何函數，則它適用于此DataFrame.

以下代碼行將幫助您導入數據集 :# Seaborn for plotting and styling

import seaborn as sb

df = sb.load_dataset('tips')

print df.head()

以上代碼行將生成以下輸出 :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圖書館中的所有可用數據集，您可以使用以下命令使用get_dataset_names()函數，如下所示 :import seaborn as sb

print sb.get_dataset_names()

上面的代碼行將返回數據集列表可用作以下輸出[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以矩形網格的形式存儲數據，通過它可以輕松查看數據.矩形網格的每一行包含實例的值，并且網格的每一列是保存特定變量的數據的向量.這意味著DataFrame的行不需要包含相同數據類型的值，它們可以是數字，字符，邏輯等.用于Python的DataFrames帶有Pandas庫，它們被定義為二維標記數據結構可能有不同類型的列.

有關DataFrame的更多詳細信息，請訪問我們的教程.大熊貓.

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python如何导入seaborn_Seaborn - 导入数据集和库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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