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_name = "squad" 4. 使用load_dataset函数加载...
首先,我们将使用datasets库来加载数据,然后获取基本的信息并进行预处理。 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...
安装Datasets 库 在使用 Datasets 库前,我们需要确保其已安装。可以使用以下命令进行安装: pipinstalldatasets 1. 加载数据集 一旦安装完毕,我们就可以开始使用 Datasets 库来加载数据集。以下是如何加载常见的 IMDB 评论数据集的示例代码: fromdatasetsimportload_dataset# 加载 IMDB 数据集imdb_dataset=load_dataset("...
fromdataprep.datasetsimportload_dataset fromdataprep.edaimportcreate_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。 importklib importpandasaspd df = pd.read_csv('DATASET.csv') klib.missingval_plot(df) klib....
import numpy as np data = np.loadtxt('dataset.txt') 复制代码 使用Scikit-learn库:Scikit-learn是一个常用的机器学习库,它提供了许多用于加载和处理数据集的函数。例如,sklearn.datasets.load_iris()函数可以加载经典的鸢尾花数据集,如下所示: from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() ...
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 ...
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 ...
fromdatasetsimportload_dataset# 加载IMDB数据集dataset=load_dataset("imdb")# 查看数据集print(dataset) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这段代码会下载并加载IMDB数据集,并输出数据集的基本信息。 二、使用Anaconda安装数据集 Anaconda是一个非常流行的Python数据科学和机器学习平台,许多用户更喜欢使用Anaconda来管理...
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...
from dataprep.datasets import load_dataset from dataprep.eda import plot, plot_correlation # 加载示例数据集 df = load_dataset('titanic') # 绘制数据摘要图 plot(df) 缺失值处理 from dataprep.clean import clean_missing # 清洗缺失值 clean_df = clean_missing(df) ...