seaborn如何加载数据集

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，它提供了一种更高级别的接口，用于创建复杂的统计图形。加载数据集到seaborn通常需要先将其读取为Pandas DataFrame。如果你的数据存储在CSV、Excel、SQL数据库或其他常见格式中，你可以按照以下步骤操作：

1. **从CSV文件加载**：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

2. **从Excel文件加载**：

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. **从SQL查询加载**（假设已经安装了sqlalchemy和pandas_sql）：

   from sqlalchemy import create_engine
   engine = create_engine('sqlite:///your_database.db') # 根据实际数据库类型修改连接字符串
   df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM your_table", engine)

4. **从内置数据集**（如Iris数据集）：

   import seaborn as sns; sns.load_dataset('iris')

5. **在线数据源**（如Wikipedia API）：
首先下载数据，然后转换为DataFrame：

   url = 'https://api.wunderground.com/data/geojson/[...]'  # 你的API链接
   response = requests.get(url)
   data = json.loads(response.text)
   df = pd.DataFrame(data['features'])

加载数据后，你可以直接将`df`传递给seaborn的各种图表函数。