Seaborn - Importieren von Datensätzen und Bibliotheken

In diesem Kapitel wird erläutert, wie Datensätze und Bibliotheken importiert werden. Beginnen wir mit dem Verständnis des Importierens von Bibliotheken.

Bibliotheken importieren

Beginnen wir mit dem Import von Pandas, einer großartigen Bibliothek zum Verwalten relationaler Datasets (Tabellenformat). Seaborn ist praktisch, wenn es um DataFrames geht, die am häufigsten verwendete Datenstruktur für die Datenanalyse.

Der folgende Befehl hilft Ihnen beim Importieren von Pandas -

# Pandas for managing datasets
import pandas as pd

Importieren wir nun die Matplotlib-Bibliothek, mit deren Hilfe wir unsere Diagramme anpassen können.

# Matplotlib for additional customization
from matplotlib import pyplot as plt

Wir werden die Seaborn-Bibliothek mit dem folgenden Befehl importieren:

# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb

Datensätze importieren

Wir haben die benötigten Bibliotheken importiert. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die erforderlichen Datensätze importieren.

Seaborn enthält einige wichtige Datensätze in der Bibliothek. Wenn Seaborn installiert ist, werden die Datensätze automatisch heruntergeladen.

Sie können jeden dieser Datensätze für Ihr Lernen verwenden. Mit Hilfe der folgenden Funktion können Sie den gewünschten Datensatz laden

load_dataset()

Daten als Pandas DataFrame importieren

In diesem Abschnitt importieren wir einen Datensatz. Dieser Datensatz wird standardmäßig als Pandas DataFrame geladen. Wenn der Pandas DataFrame eine Funktion enthält, funktioniert diese auf diesem DataFrame.

Die folgende Codezeile hilft Ihnen beim Importieren des Datensatzes:

# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb
df = sb.load_dataset('tips')
print df.head()

Die obige Codezeile generiert die folgende Ausgabe:

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

Um alle verfügbaren Datensätze in der Seaborn-Bibliothek anzuzeigen, können Sie den folgenden Befehl mit dem verwenden get_dataset_names() Funktion wie unten gezeigt -

import seaborn as sb
print sb.get_dataset_names()

Die obige Codezeile gibt die Liste der verfügbaren Datensätze als folgende Ausgabe zurück

[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']

DataFramesSpeichern Sie Daten in Form von rechteckigen Gittern, mit denen die Daten leicht angezeigt werden können. Jede Zeile des rechteckigen Gitters enthält Werte einer Instanz, und jede Spalte des Gitters ist ein Vektor, der Daten für eine bestimmte Variable enthält. Dies bedeutet, dass Zeilen eines DataFrames keine Werte desselben Datentyps enthalten müssen. Sie können numerisch, zeichenweise, logisch usw. sein. DataFrames für Python werden mit der Pandas-Bibliothek geliefert und sind als zweidimensional beschriftete Datenstrukturen definiert mit möglicherweise unterschiedlichen Spaltentypen.

Weitere Informationen zu DataFrames finden Sie in unserem Tutorial zu Pandas.