Seaborn.load_dataset() 方法

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Seaborn.load_dataset() 方法用於載入Seaborn庫中內建的資料集。為了描述seaborn或建立可重複的錯誤報告示例，此函式提供了對一些示例資料集的快速訪問。

日常使用不需要此方法。為了對分類變數建立合適的順序，對某些資料集進行了一小部分預處理。

語法

以下是seaborn.load_dataset()方法的語法：

seaborn.load_dataset(name, cache=True, data_home=None, **kws)

引數

以下是seaborn.load_dataset()的引數：

返回值

此方法返回一個pandas DataFrame。

載入資料集

為了繪製圖表，我們需要資料，如果所需格式的資料和所需資料沒有現成可用，可以使用Seaborn庫中提供的資料集。

Seaborn除了是一個統計圖表工具包外，還包含各種預設資料集。我們將使用一個內建資料集作為預設資料集的示例。

讓我們在第一個示例中考慮tips資料集。“tips”資料集包含關於可能在餐廳用餐的人的資訊，以及他們是否給服務員留下小費，以及他們的性別、吸菸狀況和其他因素。

get_dataset_names() 方法用於檢索Seaborn中所有可用內建資料集的名稱。

seaborn.get_dataset_names()

load_dataset() 方法用於將名稱為name的資料集載入到資料結構中。

Tips=seaborn.load_dataset('tips')

以上程式碼行將名稱為“tips”的資料集載入到名為tips的資料結構中。因此，此方法有助於從庫中載入資料集。

示例1

以下是一個載入titanic資料集的示例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare")
plt.show()

輸出

以下是上述示例的輸出：

示例2

在下面的示例中，我們載入tips資料集：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips=sns.load_dataset("tips")
tips.head()
sns.catplot(data=tips,x="sex",y="tip",hue="time",height=5, aspect=.8)
plt.show()

輸出

這將生成以下輸出：

示例3

讓我們來看另一個示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
exercise=sns.load_dataset("exercise")
exercise.head()
g=sns.PairGrid(exercise)
g.map_upper(sns.scatterplot)
g.map_lower(sns.kdeplot)
g.map_diag(sns.ecdfplot)
plt.show()

輸出

執行後，以上示例將生成以下示例：