统计 Seattle in 2015 的下雨天（规定 下雨量>=10mm），数据来源于from vega_datasets import data。

统计 Seattle 在 2015 年的降雨记录，我们通常需要访问包含该城市气象数据的 Vega 数据集。这个数据集可能会提供每日的降水量信息，我们可以查找名为 "seattle_weather" 或者类似名称的数据资源，其中应该包含日期和降水量这两列关键信息。

如果我们假设数据集中有 "date" 和 "precipitation" 这两个字段，对应的单位可能是毫米 (mm)。要找出2015年降水量达到或超过10毫米的日子，我们需要筛选出那些 "precipitation" 列值大于等于10的记录，并且日期是在 2015 年内。

以下是一个简化版的步骤概述：

1. 导入所需的数据集 `data.seattle_weather`。
2. 确定日期列是 'date' 或者相应的日期格式。
3. 筛选条件：`data.precipitation >= 10` 且 `data.date.dt.year == 2015`。
4. 使用数据分析库（如pandas）对数据进行过滤操作。
5. 计算满足条件的总天数或创建一个时间序列展示这些日子。

具体的Python代码可能如下所示：

import pandas as pd
import vega_datasets

# 加载数据
vega_data = vega_datasets.data.seattle_weather()
seattle_2015 = vega_data[(vega_data['precipitation'] >= 10) & (vega_data['date'].dt.year == 2015)]

# 获取相关统计信息
rainy_days = seattle_2015.shape[0]
print(f"In 2015, there were {rainy_days} days with precipitation of at least 10mm in Seattle.")

# 可能需要进一步分析，例如计算平均降水量、最湿的一天等