Question

每个官方的seaborn演示/示例都以sns.load_dataset()开头。我想知道在哪里可以获得这些seaborn数据集，以便我可以按照这些示例进行操作？

我试图用“在哪里找到官方的seaborn数据集”等词语来找到它们，但没有点击。

更新：

那么，我该如何使用它们呢？我正在关注http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.boxplot.html和this is the only thing that I get，即我没有得到任何图表。

我的seaborn和pandas都工作得很好。它们来自我的Anaconda安装，并且都是最新版本。我正在使用works fine with seaborn as well的matplotlib版本。

@gabra，我在问这个问题之前就已经从互联网上找到了那些csv文件，因为我认为它们只是csv文件，不能直接在sns.load_dataset(xxx)中使用，对吗？

Answer 1

数据集位于另一个名为seaborn-data的存储库中。

在此repo中，每个数据集都存储为.csv文件。

更新

试试这个：

import seaborn as sns
%matplotlib inline # To show embedded plots in the notebook

tips = sns.load_dataset("tips")

fig, ax = plt.subplots()
ax = sns.boxplot(tips["total_bill"])

Answer 2

seaborn包应包含示例教程中引用的样本数据集或检索数据集的方法。

# Load the example planets dataset
planets = sns.load_dataset("planets")

当我在example folder中查找“行星”数据集时，我看不到数据集。对函数“load_datasets”的详细探索表明，示例数据集来自seaborn-data file在线并且需要pandas包依赖。

def load_dataset(name, cache=True, data_home=None, **kws):
    """Load a dataset from the online repository (requires internet).
    Parameters
    ----------
    name : str
        Name of the dataset (`name`.csv on
        https://github.com/mwaskom/seaborn-data).  You can obtain list of
        available datasets using :func:`get_dataset_names`
    cache : boolean, optional
        If True, then cache data locally and use the cache on subsequent calls
    data_home : string, optional
        The directory in which to cache data. By default, uses ~/seaborn_data/
    kws : dict, optional
        Passed to pandas.read_csv
    """
    path = "https://github.com/mwaskom/seaborn-data/raw/master/{0}.csv"
    full_path = path.format(name)

    if cache:
        cache_path = os.path.join(get_data_home(data_home),
                                  os.path.basename(full_path))
        if not os.path.exists(cache_path):
            urlretrieve(full_path, cache_path)
        full_path = cache_path

    df = pd.read_csv(full_path, **kws)
    if df.iloc[-1].isnull().all():
        df = df.iloc[:-1]

    if not pandas_has_categoricals:
        return df

    # Set some columns as a categorical type with ordered levels

    if name == "tips":
        df["day"] = pd.Categorical(df["day"], ["Thur", "Fri", "Sat", "Sun"])
        df["sex"] = pd.Categorical(df["sex"], ["Male", "Female"])
        df["time"] = pd.Categorical(df["time"], ["Lunch", "Dinner"])
        df["smoker"] = pd.Categorical(df["smoker"], ["Yes", "No"])

    if name == "flights":
        df["month"] = pd.Categorical(df["month"], df.month.unique())

    if name == "exercise":
        df["time"] = pd.Categorical(df["time"], ["1 min", "15 min", "30 min"])
        df["kind"] = pd.Categorical(df["kind"], ["rest", "walking", "running"])
        df["diet"] = pd.Categorical(df["diet"], ["no fat", "low fat"])

    if name == "titanic":
        df["class"] = pd.Categorical(df["class"], ["First", "Second", "Third"])
        df["deck"] = pd.Categorical(df["deck"], list("ABCDEFG"))

    return df

如何遵循seaborn的例子

2 个答案:

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