导入数据集和库(Importing Datasets and Libraries)
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，通过它可以轻松地查看数据。 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DataFrames的更多详细信息，请访问我们的pandas tutorial 。
