问海运load_dataset

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load_dataset在https://github.com/mwaskom/seaborn-data上查找联机csv文件。这里是文档字符串：

从在线存储库中加载数据集(需要互联网)。

参数

名称:数据集的字符串名称(https://github.com/mwaskom/seaborn-data上的name.csv)。您可以使用:func:get_dataset_names获取可用数据集的列表

kws : dict，可选传递给pandas.read_csv

如果要修改联机数据集或引入自己数据，则可能必须使用pandas。load_dataset实际上返回了一个pandas DataFrame对象，您可以使用type(tips)进行确认。

如果您已经在名为tips2.csv的csv文件中创建了自己的数据，并将其保存在与脚本相同的位置，请使用以下命令(在安装pandas之后)将其加载到：

import pandas as pd

tips2 = pd.read_csv('tips2.csv')

只是为了补充“selwyth”的答案。

import pandas as pd
Data=pd.read_csv('Path\to\csv\')
Data.head(10)

一旦您成功地完成了这些步骤。现在，绘图实际上是这样工作的。

假设您想要绘制条形图。

sns.barplot(x=Data.Year,y=Data.Salary) //year and salary attributes were present in my dataset.

这实际上适用于seaborn中的每一次绘图。

此外，我们没有资格在Seaborn Git上添加我们自己的数据集。

从here下载用于example的所有csv文件(压缩)。

将zip文件解压缩到本地目录，并从同一目录启动jupyter笔记本。在jupyter notebook中运行以下命令：

import pandas as pd
tips = pd.read_csv('seaborn-data-master/tips.csv')

您现在可以很好地使用您的示例了！