pandas库中的手写数据集数据的调用

Pandas库本身并不直接提供手写数据集的数据，它主要用于处理结构化的表格型数据，如CSV、Excel、SQL数据库等文件中的数据。如果你有一个CSV或其他格式的手写数据集，你可以按照以下步骤将其加载到pandas DataFrame中：

1. 首先，确保已经安装了`pandas`和可能需要的`openpyxl`（对于Excel文件）、`sqlite3`（对于SQLite数据库）或其他相关的读取模块。

2. 使用`pandas.read_csv()`函数读取CSV文件，例如：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv("handwritten_data.csv")

如果你的数据集是以Excel文件格式，可以使用`pd.read_excel()`代替：

   data = pd.read_excel("handwritten_data.xlsx")

3. 对于SQLite数据库中的数据，可以使用`read_sql_query()`或`read_sql_table()`函数：

   query = "SELECT * FROM handwritten_table"
   data = pd.read_sql_query(query, sqlite3.connect("database.db"))

4. 数据将作为DataFrame对象返回，你可以查看前几行以检查数据是否正确加载：

   print(data.head())

如果你的数据存储在一个非标准格式，比如自定义文件格式或者API返回的数据，可能需要配合第三方库或自定义函数来处理。