Seaborn常用数据集及可视化应用

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

这组物流测试数据专为配合 matplotlib 绘图使用而设计，方便用户学习和探索数据可视化技巧。

在数据可视化的过程中，Pandas时间序列提供了动态绘图、重采样以及自相关图、偏相关图等多种高级操作选项。

Attention 数据集是 Seaborn 可直接调用的内置数据集之一。

Seaborn 的高级封装让数据可视化变得轻松不少，图表风格也比较漂亮，默认配色就挺省心的。和 Matplotlib 配合用，基本不用太多额外设置，出图直接就能用，适合懒人（也适合效率党）。 Seaborn 的图表接口封装得比较高层，比如你想画个分类的箱线图，用sns.boxplot()就能搞定，数据一丢进去，坐标轴、图例、颜色统统自动搞定，真的省事。 风格统一这一点也挺重要。Seaborn 默认风格统一，看着就舒服，适合快速探索数据的时候。你要想美化点细节，像sns.set_style('whitegrid')也好用，改起来比较灵活。 和 Pandas、Matplotlib 的联动也不错。用

2020 美国大选的数据整合，结构清晰，字段也比较直观，用来做可视化或者数据都挺顺手的。尤其是你在搞前端交互展示的时候，拿来喂给 D3.js 或 ECharts，效果还蛮不错的。 字段里像state、candidate、votes这种常用的都有，响应也快，拿来跑图表没什么压力。数据格式是 CSV，开箱即用，不太用你花时间清洗。 我试过搭配React + Chart.js做个竞选图谱，基本贴个useEffect挂载拉数据就能跑，图形变化也挺流畅的。哦对了，如果你打算做地理可视化，可以结合下 GeoJSON 美国州界数据，搭配leaflet也能玩得花。 顺带一提，之前我用过的一些还不错的公开数据也

缺失值的流程，有时候比建模还折腾。这套数据集蛮适合练手的，从判断、加载到可视化，一条龙流程都能跑一遍。格式清爽，Pandas、Matplotlib 这些库配合着用，效率挺高。数据里面还设计了些模拟缺失的内容，适合你用df.isnull()这些方法练判断逻辑。哦对，还有不少连续和分类字段混搭，用起来更贴近实战。如果你想快速上手缺失值，尤其是配合图表理解数据分布，这套资源还蛮不错。配合下面这些可视化相关数据集，一起练练手挺好：物流数据可视化示例数据集Pandas 时间序列高级操作Matplotlib 数据可视化进阶Python 数据可视化项目建议：新手别一下子全用高级库，先用matplotlib或

世界各国几十年的人口数据，整理成一份表格，干净利落。1950 到 2013 年，跨度够大，数据够全，适合做可视化、趋势，还有预测模型。字段是标准的国际通用格式，像LOCATION、TIME、Value这些都比较直观，起来不费劲。 字段翻译也贴心，英文+中文，做多语言开发的时候省了不少事。数据源来自，嗯，算是靠谱的公开平台了。格式基本稳定，常见的清洗操作都能顺利过关。 要是你做的是像ECharts或D3.js那类的图表工具，这种按年按国分类的数据，直接扔进去就能跑。还可以用pandas快速聚合做，响应也快，代码也简单。 哦对了，还有一些相关链接也挺实用的，比如美国州人口数据与 Python 示例

此数据集与博客内容配套使用，可用于 Numpy 统计分析基础，包含排序、去重、统计函数等操作，以及 Iris 尾花的可视化分析。数据集包含 txt 和 csv 两种格式。