从 Seaborn 加载数据集 - Python

Seaborn 是一个流行的数据可视化库，它包含了许多内置数据集，可供您在可视化和分析数据时使用。这些内置数据集存储在 Seaborn 库的数据子包中。

加载数据集

要加载 Seaborn 内置数据集，请使用 load_dataset() 函数。下面是一个例子，该例子加载 Seaborn 内置的 "titanic" 数据集：

import seaborn as sns

# 加载 titanic 数据集
titanic_data = sns.load_dataset('titanic')

# 展示数据集前5行
print(titanic_data.head())

输出示例：

| | survived | pclass | sex | age | sibsp | parch | fare | embarked | class | who | adult_male | deck | embark_town | alive | alone | |---:|:-----------|---------:|:-------|------:|--------:|--------:|-------:|:-----------|:--------|:-------|-------------:|:-------|:--------------|:--------|--------:| | 0 | 0 | 3 | male | 22 | 1 | 0 | 7.25 | S | Third | man | 1 | NaN | Southampton | no | 0 | | 1 | 1 | 1 | female | 38 | 1 | 0 | 71.2833| C | First | woman | 0 | C | Cherbourg | yes | 0 | | 2 | 1 | 3 | female | 26 | 0 | 0 | 7.925 | S | Third | woman | 0 | NaN | Southampton | yes | 1 | | 3 | 1 | 1 | female | 35 | 1 | 0 | 53.1 | S | First | woman | 0 | C | Southampton | yes | 0 | | 4 | 0 | 3 | male | 35 | 0 | 0 | 8.05 | S | Third | man | 1 | NaN | Southampton | no | 1 |

可用数据集

以下是可从 Seaborn 中加载的一些内置数据集的列表：

• anscombe：Anscombe 的四种数据集
• attention：交叉实验的命令处理数据
• brain_networks：基于磁共振成像的大脑连接网络
• car_crashes：美国各州的汽车事故数据
• diamonds：钻石价格和属性数据
• dots：心理物理实验数据
• exercise：运动员的测试数据
• flights：美国国内航班信息
• fmri：功能磁共振成像数据
• gammas：随机加法模型模拟的数据集
• iris：经典的 Iris 数据集
• mpg：汽车燃油消耗数据集
• planets：发现行星的方法和性质数据
• tips：餐馆账单数据
• titanic：泰坦尼克号乘客数据

结论

Seaborn 提供了一些内置数据集，使您能够在数据可视化和分析中使用它们。要加载内置数据集，使用 sns.load_dataset() 函数，并传递您要加载的数据集名称。根据您加载的数据集，您可以使用各种 Seaborn 图形来可视化数据或使用 Pandas 进行分析。