Pandas 样本数据集

在本文中，我们将介绍Pandas中内置的一些样本数据集，这些数据集可以用于初学者学习Pandas时进行数据操作的练习，也可以用于对Pandas进行高级数据分析和可视化的开发。

Pandas中提供了多个样本数据集，其中最常见的是iris数据集、titanic数据集和tips数据集。以下分别介绍这些数据集。

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iris数据集

iris数据集是常用的分类数据集，用于“品种识别”问题，它包括150个样本，分别来自于3种不同的鸢尾花，每个样本包括4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。Pandas中的iris数据集可以通过以下代码导入：

import pandas as pd

iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

读取后的数据集包含5列，分别是4个特征和花的品种，如下所示：

需要注意的是，由于iris数据集是一个经典数据集，所以在Pandas中已经内置了该数据集。只需要使用以下代码就可以加载该数据集：

import pandas as pd

iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/io/data/csv/iris.csv')

titanic数据集

titanic数据集来源于Kaggle竞赛，包含了泰坦尼克号上的2224名乘客和船员中891人的生存情况数据，其中包括性别、船票等级、年龄、兄弟姐妹、配偶与父母、子女的数量等信息。该数据集可以用于二分类问题的练习。Pandas中的titanic数据集可以通过以下代码导入：

import pandas as pd

titanic = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')

读取后的数据集包含以下列：

tips数据集

tips数据集是Seaborn中自带的一个示例数据集，包含了有关人们在餐厅消费时所付小费的数据、就餐人数和性别信息。该数据集可以用于分析小费金额与各个特征之间的关系，比如性别、就餐人数、就餐时间、是否抽烟等等。Pandas中的tips数据集可以通过以下代码导入：

import pandas as pd
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

读取后的数据集包含以下列：

总结

通过本文的介绍，我们了解了Pandas中预置的三个常见样本数据集：iris数据集、titanic数据集和tips数据集。这些数据集包括不同类型的数据，可以用于初学者快速练习Pandas的数据操作技巧，也可以用于深入的数据分析和可视化开发。在实际应用中，我们可以根据需要读取这些数据集，在数据分析和可视化的过程中提高工作效率。