pandas常用数据集

### Pandas 常用示例数据集下载与使用

Pandas不仅是一个强大的数据分析工具，还提供了一些内置的数据集来帮助用户快速上手[^2]。这些数据集非常适合初学者练习各种操作技巧。

#### 内置数据集加载方式

虽然Pandas本身并不直接附带大量预安装的数据集，但是可以通过`pandas-datareader`库轻松获取来自互联网的各种公开可用资源。对于某些特定领域内的经典案例，则可以直接利用Seaborn这样的可视化库间接获得高质量的小型样本集合：

import seaborn as sns

# 加载鸢尾花(iris)数据集
iris = sns.load_dataset('iris')
print(iris.head())

另一个常见的做法是从在线源读取CSV文件作为临时测试材料。例如，可以从Kaggle网站或者其他公共资源平台找到感兴趣的表格并保存到本地再导入至程序环境中：

url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/attention.csv'
data = pd.read_csv(url)
print(data.head())

为了便于教学目的展示基本功能，这里给出几个广泛认可的标准例子及其简单应用说明：

- **Titanic乘客名单**：可用于探索生存率模式的研究；

- **Iris花卉测量记录**：适合分类模型训练实验；

- **Tips小费账单明细表**：有助于理解数值变量间的关系特性。

每种情况都可以按照上述方法调用相应接口完成初始化工作之后展开进一步深入探讨。