解决seaborn.load_dataset()导入数据时报错问题

这篇博客主要介绍了在使用Python的seaborn库load_dataset函数时遇到的文件找不到错误。作者提供了两种解决方案:一是从Github下载seaborn-data并将其文件复制到指定目录;二是直接使用pandas的read_csv读取数据。博客内容详细,适合初学者参考。

【声明】今天在学习时遇到这个错误,查了很多帖子,作为一个初学者,想做一份详细的总结,帮助和我一样的初学者,如果该贴有任何不专业的地方或者错误,请多多包涵!

出错原因一般是由于计算机找不到你想导入的csv文件

解决方法:

法一【推荐】:

第一步:进入Github网页

https://github.com/mwaskom/seaborn-data

第二步:下载该压缩包,然后解压成文件夹

 第三步:

找到Window User文件夹,找到seaborn-data文件夹,将解压后的seaborn-data-master文件夹中所有文件都复制到该文件夹中即可

 

 结果展示:

法二:

`sklearn.load_iris()`和`seaborn.load_dataset('iris')`两种方式加载鸢尾花数据数据格式、数据内容等方面存在差异: ### 数据格式 - **`sklearn.load_iris()`**:加载的数据是一个`Bunch`对象,类似于字典,包含多个属性。`data`属性存储特征矩阵,`target`属性存储标签向量,`feature_names`存储特征名称,`target_names`存储类别名称等。 ```python from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据 iris = load_iris() print(type(iris)) print(iris.data.shape) print(iris.target.shape) ``` - **`seaborn.load_dataset('iris')`**:加载的数据是一个`pandas.DataFrame`对象,数据以表格形式组织,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征或类别。 ```python import seaborn as sns # 加载数据 iris = sns.load_dataset('iris') print(type(iris)) print(iris.shape) ``` ### 数据内容 - **`sklearn.load_iris()`**:`data`属性是一个二维`numpy.ndarray`,仅包含特征值;`target`属性是一维`numpy.ndarray`,包含样本对应的类别标签,用整数表示(0, 1, 2)。 ```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print(iris.data[:5]) print(iris.target[:5]) ``` - **`seaborn.load_dataset('iris')`**:数据集中包含特征列(如`sepal_length`, `sepal_width`, `petal_length`, `petal_width`)和一个类别列(`species`),类别用字符串表示(`setosa`, `versicolor`, `virginica`)。 ```python import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') print(iris.head()) ``` ### 易用性 - **`sklearn.load_iris()`**:适合用于机器学习模型的训练和评估,因为其数据格式方便直接用于`sklearn`中的各种算法接口。 - **`seaborn.load_dataset('iris')`**:由于是`pandas.DataFrame`格式,方便进行数据探索、可视化和数据分析操作,更适合在数据预处理和可视化阶段使用。
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