Seaborn - Importando conjuntos de dados e bibliotecas

Neste capítulo, discutiremos como importar conjuntos de dados e bibliotecas. Vamos começar entendendo como importar bibliotecas.

Importando Bibliotecas

Vamos começar importando o Pandas, que é uma ótima biblioteca para gerenciar conjuntos de dados relacionais (formato de tabela). Seaborn é útil ao lidar com DataFrames, que é a estrutura de dados mais amplamente usada para análise de dados.

O seguinte comando irá ajudá-lo a importar Pandas -

# Pandas for managing datasets
import pandas as pd

Agora, vamos importar a biblioteca Matplotlib, que nos ajuda a customizar nossos gráficos.

# Matplotlib for additional customization
from matplotlib import pyplot as plt

Vamos importar a biblioteca Seaborn com o seguinte comando -

# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb

Importando conjuntos de dados

Importamos as bibliotecas necessárias. Nesta seção, vamos entender como importar os conjuntos de dados necessários.

Seaborn vem com alguns conjuntos de dados importantes na biblioteca. Quando o Seaborn é instalado, os conjuntos de dados são baixados automaticamente.

Você pode usar qualquer um desses conjuntos de dados para o seu aprendizado. Com a ajuda da seguinte função, você pode carregar o conjunto de dados necessário

load_dataset()

Importando dados como Pandas DataFrame

Nesta seção, importaremos um conjunto de dados. Este conjunto de dados carrega como Pandas DataFrame por padrão. Se houver alguma função no DataFrame do Pandas, ela funciona neste DataFrame.

A seguinte linha de código ajudará você a importar o conjunto de dados -

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

A linha de código acima irá gerar a seguinte saída -

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

Para visualizar todos os conjuntos de dados disponíveis na biblioteca Seaborn, você pode usar o seguinte comando com o get_dataset_names() função conforme mostrado abaixo -

import seaborn as sb
print sb.get_dataset_names()

A linha de código acima retornará a lista de conjuntos de dados disponíveis como a seguinte saída

[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']

DataFramesarmazene dados na forma de grades retangulares pelas quais os dados podem ser facilmente visualizados. Cada linha da grade retangular contém valores de uma instância e cada coluna da grade é um vetor que contém dados para uma variável específica. Isso significa que as linhas de um DataFrame não precisam conter valores do mesmo tipo de dados, eles podem ser numéricos, caracteres, lógicos, etc. DataFrames para Python vêm com a biblioteca Pandas e são definidos como estruturas de dados rotuladas bidimensionais com tipos de colunas potencialmente diferentes.

Para obter mais detalhes sobre DataFrames, visite nosso tutorial sobre pandas.