教 程 目 录

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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