解决seaborn 导入数据失败问题

最新推荐文章于 2025-06-03 09:03:17 发布
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#python #人工智能 #开发语言

当使用Seaborn的load_dataset()函数加载鸢尾花数据时遇到连接问题，原因是该函数会查找本地的seaborn_data文件夹。通过运行`sns.utils.get_data_home()`可以找到数据监测路径。如果找不到seaborn-data文件夹，可以直接将从GitHub下载的数据放入返回的路径下，例如`C:UsersXXXXAppDataLocalseabornseabornCache`，之后便能成功加载数据。提供了一个GitHub链接来下载鸢尾花数据集。

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使用seaborn去导入鸢尾花数据，但是一直显示链接不上
在这里插入图片描述

解决办法

load_dataset()会从本地的seaborn_data去监测，我们可以吧数据下载到这个文件夹下。但是在找这个文件夹的时候，整个计算机搜索也没有找到。所以就不知道这个文件夹应该建在那个路径下。
下面可以使用这个命令

sns.utils.get_data_home()
# 返回值 'C:\\Users\\XXXX\\AppData\\Local\\seaborn\\seaborn\\Cache

也就说 load_dataset() 会从这个路径下监测数据，所以没有seaborn-data的文件夹也没有关系，把从 github下载的数据，直接放到这个路径下，然后运行代码也是可以加载出来的

直接把文件放到上面命令返回的路径下

在这里插入图片描述

执行代码，就可以成功返回数据了

在这里插入图片描述

附github数据文件下载地址

数据集下载地址：https://github.com/mwaskom/seaborn-data

问题解决：安装的Python第三方库seaborn无法导入到jupyter notebook中
捡起一束光的博客
03-16 8277
通常我们使用`pip3 install xxx`来安装Python第三方库 安装完成后，终端输入python3，使用 import xxx 发现可以成功导入 但是jupyter notebook的python第三方库默认情况下和你python3通过pip3安装的第三方库不是一个地方，所以你在jupyter notebook中 import xxx 时会报错
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seaborn导入数据集报错 <urlopen error [Errno 11004] getaddrinfo failed> 数据集链接超时，获取地址失败错误
数据科学实践：解决Seaborn加载数据集出现的错误
高性价比服务器就选：蓝易云
05-14 539
如果已经安装但无法导入，则可能是Python环境配置有误或者存在多个Python版本造成混淆，在此情况下需要检查并修复Python环境配置问题。总结一下，在遇到Seaborn加载数据集出现错误时不要慌张，通过理解并分析报错信息来找到对应解决方案即可：文件路径、依赖包、网络连接、数值格式以及库引用等都有可能成为引发问题的原因点；如果你不确定如何找到文件路径，在Python中可以使用os库中os.getcwd()函数获取当前工作目录，并以此为基础找到正确路径。这种错误通常发生在数据集中存在不符合预期的值时。
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G-无忧仙-LB——随笔
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qq_33828738的博客
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微信公众号：龙跃十二 我是小玉，一个平平无奇的小天才！ 我们对于日常数据处理的时候，不可避免的需要对数据集进行可视化，目前我们使用最多的就是Matplotlib和Seaborn，seaborn其实是在Matplotlib的基础上的高级封装，用起来也会更加的简便，往往两三行代码就可以绘制美丽的图像。 Seaborn有一个自带的数据集seaborn-data，所以有时候我们可以直接在调用seaborn内置的数据集，小玉今天在用的时候就出现了一个错误，一直连接不上。 调用数据集： import seaborn.
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在Jupyter Notebook中导入seaborn时报错： DLL load failed：找不到指定的程序 于是百度接龙就这么开始了。。 首先查到这篇：方法1，其中的方法除了创建虚拟环境都试了，均告失败。 然后就是各种姿势的卸载安装，无效。 随后百度到可能是scipy这个库有问题： matplotlib-3.2.1-cp38-cp38-win_amd64.whl https://pypi....
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解决seaborn加载资源数据拒绝连接问题 URLError: <urlopen error [Errno 61] Connection refused> 今天整理了一下在学习seaborn画图过程遇到的问题。 seaborn中的load_dataset()方法可以直接加载一些线上提供的数据集，但是运行时报如下错误： 查找一些资料，主要原因是seabor_data 文件夹是空的，没有数据 解决方案来啦~ 需要从GitHub上将数据集下载至seaborn文件夹中 地址：GitHub链接 下载
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当我们使用seaborn下载数据的时候会出现这样的问题 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('flights') 这主要是因为国内的网无法直接连接他们的服务器, 造成的, 我们可以直接从github上下载数据到本地, 然后直接从本地读取数据 下载数据的地址:https://github.com/mwaskom/seaborn-data 然后存到本地电脑的某个位置, 再读取文件, 这是需要加上 data_home 这个参数就行了 df...
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解决seaborn加载数据load_dataset()报错问题【＜urlopen error[WinError 10060]由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败＞】
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seaborn内置数据集
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<think>好的，我需要回答用户关于Seaborn内置数据集列表的问题。首先，我得回忆一下Seaborn的相关知识。记得Seaborn确实自带了一些示例数据集，方便用户练习和演示。用户提到的引用中，引用[2]提到可以通过sns.get_dataset_names()查看所有可用数据集的名称，这个应该是关键步骤。 然后，用户可能需要具体的列表和示例，所以需要列出部分常见的数据集名称。比如常用的鸢尾花（iris）、企鹅（penguins）、泰坦尼克（titanic）等，这些在引用[1]和[2]都有提到。同时，引用[4]提到数据集可能需要从GitHub下载，或者用户可能需要本地存储，这部分需要说明如何加载数据集，比如使用sns.load_dataset()函数，但有时候会因为网络问题无法下载，这时候可以手动下载并放到指定目录，如引用[3]和[5]所述。 接下来，我需要确保回答的结构清晰，分步骤说明如何获取列表和加载数据。例如，第一步是导入库并获取数据集名称列表，第二步是加载具体的数据集，第三步是处理可能遇到的加载问题。同时，需要给出具体的代码示例，这样用户可以直接复制使用。 还要注意用户之前的问题可能涉及数据集加载失败的情况，所以需要包括解决方法，比如手动下载数据集到本地目录，并调整路径。引用[5]中的例子就是用pd.read_csv()加载本地文件，这样即使Seaborn无法在线获取，用户也能继续工作。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如如何下载数据集、处理加载错误、常用数据集的用途等。确保问题覆盖用户可能遇到的下一步问题。 总结回答结构： 1. 获取数据集列表的方法 2. 示例数据集名称 3. 加载数据集的代码示例 4. 处理加载问题的解决方案 5. 相关参考资料 6. 生成相关问题 需要检查每个步骤是否符合用户的引用内容，并正确标注引用来源。同时，按照用户要求，所有数学公式用$...$，但这里可能用不上，主要关注代码和数据集说明。确保回答使用中文，结构清晰，代码正确。</think>### Seaborn内置数据集列表及使用方法 #### 1. 查看所有内置数据集名称 通过调用$sns.get_dataset_names()$函数可获取完整列表： ```python import seaborn as sns print(sns.get_dataset_names()) # 输出所有可用数据集名称 ``` #### 2. 常用内置数据集示例 以下是部分经典数据集及用途： - `penguins`：企鹅体型数据（包含物种、岛屿、喙长等字段）[^1] - `iris`：鸢尾花数据集（花瓣/花萼尺寸与品种分类） - `titanic`：泰坦尼克号乘客生存数据[^2] - `tips`：餐厅消费小费数据（账单金额、性别、日期等） - `diamonds`：钻石价格与属性数据 - `flights`：航班乘客量时间序列数据 #### 3. 加载数据集示例 ```python # 加载企鹅数据集 df = sns.load_dataset("penguins") print(df.head()) # 加载泰坦尼克数据集 titanic_data = sns.load_dataset("titanic") ``` #### 4. 数据集加载异常处理 若因网络问题无法加载，可通过以下步骤解决： 1. **手动下载数据集**：从GitHub仓库[^4]下载所需csv文件 2. **存储到本地路径**：默认路径为`~/seaborn-data/`[^3] 3. **指定本地加载**： ```python # 从自定义路径加载（示例） import pandas as pd data = pd.read_csv("your_path/penguins.csv") sns.scatterplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm") ``` ---
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