在你的Python脚本或Jupyter Notebook中,导入datasets库: python from datasets import load_dataset 3. 指定要加载的数据集名称 datasets库提供了许多预训练的数据集,你可以通过指定数据集的名称来加载它们。例如,要加载“squad”数据集,你可以这样做: python dataset_nam
# 使用 datasets 库读取大文件fromdatasetsimportload_dataset dataset=load_dataset('my_dataset',split='train')# 使用 pandas 读取大文件importpandasaspd dataset=pd.read_csv('my_dataset.csv')# 使用 Dask 读取大文件importdask.dataframeasdd dataset=dd.read_csv('my_dataset.csv') 1. 2. 3. 4. 5. ...
datasets库是由Hugging Face团队开发的一个非常方便的数据集库,内置了许多公共数据集。我们可以通过以下命令来安装这个库: pipinstalldatasets 1. 使用方法 安装完成后,我们可以通过以下代码来加载数据集: fromdatasetsimportload_dataset# 加载IMDB数据集dataset=load_dataset("imdb")# 查看数据集print(dataset) 1. 2....
create_report(df).show_browser 6、Klib klib是一个用于导入、清理、分析和预处理数据的Python库。 importklib importpandasaspd df=pd.read_csv('DATASET.csv') klib.missingval_plot(df) klib.corr_plot(df_cleaned,annot=False) klib.dist_plot(df_cleaned['Win_Prob']) klib.cat_plot(df,figsize=(50,...
from dataprep.datasets import load_dataset from dataprep.eda import create_report df = load_dataset("titanic.csv") create_report(df).show_browser() 6、Klib klib是一个用于导入、清理、分析和预处理数据的Python库。 import klib import pandas as pd df = pd.read_csv('DATASET.csv') klib.missing...
脚本包含三行代码作为开头。 第一行为import arcpy,用于导入 ArcPy 包。 此代码将确保可在脚本中使用 ArcPy 的功能,包括用于列出和描述 GIS 数据集的函数。 第二行用于指定数据所在的路径。 此值分配给一个名为mypath的变量。 路径中使用单个正斜线 (/) 而非单个反斜线 (\)。Python中的单个反斜线用作转义字符...
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # 导入鸢尾花...
importaltairasalt from vega_datasetsimportdata source=data.iris()alt.Chart(source).mark_circle().encode(alt.X('sepalLength').scale(zero=False),alt.Y('sepalWidth').scale(zero=False,padding=1),color='species',size='petalWidth') 4. Bokeh ...
1fromsklearn.datasetsimportload_iris23iris=load_iris()4X,y=iris.data,iris.target56# 现在 X 包含特征,y 包含标签 2、手写数字数据集(Digits Dataset):包含8x8像素的手写数字图像数据集,涵盖数字0到9 1fromsklearn.datasetsimportload_digits23digits=load_digits()4X,y=digits.data,digits.target56# 现在 ...
安装Datasets 库 在开始之前,请确保您已安装datasets库。如果尚未安装,可以通过以下命令进行安装: pipinstalldatasets 1. 加载与预处理数据集 下面是一个示例,演示如何加载一个垃圾邮件数据集并进行预处理。 fromdatasetsimportload_dataset# 加载数据集dataset=load_dataset('sms_spam',split='train')# 查看数据集的...