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，Pandas是一个用于管理关系（表格式）数据集的优秀库。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，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来学习。借助以下功能，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()

上面的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库中的所有可用数据集，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()

上面的代码行将返回可用的数据集列表，如下所示

[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。