seabornのサンプルデータセット

[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)には、アヤメのデータセットなどのサンプルデータセットがあります。
[seaborn](https://seaborn.pydata.org/index.html)にも、scikit-learnと同様にサンプルデータセットがあります。
今回は、seabornに付属しているデータセットを紹介します。
データセットは[seaborn.load_dataset](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.load_dataset.html)を用いて読み込むことができます。

# データセットの表示
[seaborn.get_dataset_names()](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.get_dataset_names.html)を用いて、利用できるデータセットを表示することができます。
```Python
import seaborn as sns
sns.get_dataset_names()
```
```
['anagrams',
 'anscombe',
 'attention',
 'brain_networks',
 'car_crashes',
 'diamonds',
 'dots',
 'dowjones',
 'exercise',
 'flights',
 'fmri',
 'geyser',
 'glue',
 'healthexp',
 'iris',
 'mpg',
 'penguins',
 'planets',
 'seaice',
 'taxis',
 'tips',
 'titanic']
```
22のデータセットを利用できることがわかりました。

# anagrams
anagramsは20人の被験者が注意を分散または集中させながらアナグラムを学習する記憶課題を行う心理学実験から作成されたデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("anagrams")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.07.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/344ae007-05a6-b82a-cc7b-67642315d9e9.png)

# anscombe
anscombeはアンスコムの例についてのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("anscombe")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.07.51.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/b868a0db-6152-b369-3a87-d519943865ee.png)

# attention
attentionは20人の被験者が注意を分散または集中させながらアナグラムを学習する記憶課題を行う心理学実験から作成されたデータセットです。
anagramsとは異なる形式です。
```Python
df = sns.load_dataset("attention")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.08.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/863c64a9-5f45-36f2-ec84-4727fc52c253.png)

# car_crashes
[car_crashes]()はFiveThirtyEightのBad Driversについてのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("car_crashes")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.08.47.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/49217244-f059-38bc-03de-d44ff33f1094.png)

# diamonds
diamondsは53940個のダイヤモンドの価格や他の属性を含むデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("diamonds")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.12.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/d768aff3-7a41-a41f-3ac8-5d5503f54a79.png)

# dots
dotsはニューロンの発火率に関するデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("dots")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.17.58.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/e6585a1f-89a3-62f4-3870-28e3c25a4ad2.png)

# dowjones
dowjonesはダウ・ジョーンズについての株価のデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("dowjones")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.22.35.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/12a2baf2-537b-d477-a4c7-61c8df7afb32.png)

# exercise
exerciseは説明を見つけることができなかったのですが、脈拍についてのデータセットと思われます。
```Python
df = sns.load_dataset("exercise")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.26.18.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/e64f37be-1020-d505-0a65-8d53798d9ee7.png)

# fmri
fmriはfMRIに関するデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("fmri")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.32.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/c6d26985-8c06-ba7c-8e92-e7d490058e77.png)

# geyser
geyserはアメリカのワイオミング州のイエローストーン国立公園にあるオールド・フェイスフル・ガイザーの噴火の間隔時間と継続時間です。
```Python
df = sns.load_dataset("geyser")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.34.41.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/47231dbb-d2c6-8945-d779-a796ccdc0a30.png)

# glue
glueは自然言語処理モデルの精度を測るベンチマークであるGLUEのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("glue")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.35.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/ccc2febb-019e-3752-0b01-849446b7a093.png)

# healthexp
healthexpは平均寿命と医療支出のデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("healthexp")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.40.48.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/3fe9e2de-931c-4180-21ea-fb0573fd46d1.png)

# iris
irisはアヤメのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("iris")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.43.21.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/c5621b6e-d07a-1937-ba3f-ae660368b754.png)

# mpg
mpgは自動車の価格と機能のデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("mpg")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.44.37.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/c4258b65-5ed3-88b3-f4be-ccede747f071.png)

# penguins
penguinsはペンギンについてのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("penguins")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.46.52.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/e498f444-34b5-16ff-bba6-35c8082d146a.png)

# planets
planetsは惑星についてのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("planets")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.51.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/09e49258-467e-49f3-f90a-115912376a89.png)

# seaice
seaiceは海氷についてのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("seaice")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.54.58.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/80d455b7-5a35-fe95-3192-4ce589a9f1ec.png)

# taxis
taxisはタクシーのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("taxis")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-17 23.56.20.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/110e1f04-c280-3ed0-1aa1-5a37ea3b27d7.png)

# tips
tipsは、ウェイターがレストランで数か月間働いて受け取ったチップに関するデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("tips")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-18 0.01.30.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/f681c6f1-75a3-2a35-170e-b32a2dfcacec.png)

# titanic
titanicはタイタニックのデータセットです。
```Python
df = sns.load_dataset("titanic")
df.head()
```
![スクリーンショット 2023-12-18 0.02.54.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3569835/2511f6b4-a043-1e05-a20a-e4571c73f1b9.png)

seabornには、様々なデータセットが付属していることがわかりました。
データ分析を勉強する方のサンプルデータセットとしておすすめです。

# 参考文献
https://seaborn.pydata.org/tutorial/data_structure.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet
https://www.kaggle.com/datasets/fivethirtyeight/fivethirtyeight-bad-drivers-dataset
https://ggplot2.tidyverse.org/reference/diamonds.html
https://shadlenlab.columbia.edu/resources/RoitmanDataCode.html
https://fred.stlouisfed.org/series/M1109BUSM293NNBR
https://www.tfu.ac.jp/research/gp2014_01/explanation.html
https://github.com/mwaskom/Waskom_CerebCortex_2017
https://www.tfu.ac.jp/research/gp2014_01/explanation.html
https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/datasets/html/faithful.html
https://gluebenchmark.com/leaderboard
https://zero2one.jp/ai-word/glue/
https://ourworldindata.org/grapher/life-expectancy-vs-health-expenditure
https://data.world/dataman-udit/cars-data
https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins
https://exoplanets.nasa.gov/discovery/exoplanet-catalog/
https://nsidc.org/arcticseaicenews/sea-ice-tools/
https://www.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page
https://rdrr.io/cran/reshape2/man/tips.html
https://www.kaggle.com/c/titanic/data