Python中数据集的重要性在于它们能够简化数据分析、机器学习和科学研究的项目开发过程。以下是Python数据集的一些关键优势：
线上数据本地化：
Python的数据集可以方便地从线上资源下载并本地化，这样就可以在离线状态下使用这些数据。
丰富的资源：
Python拥有多个库，如Pandas、NumPy和SciPy等，提供了大量内置的数据集，涵盖各种领域，如经济、社会、科学等。
加速分析：
可以直接使用这些数据集，而无需从头开始收集或处理数据，节省了大量时间。
算法评估与可视化：
内置的数据集通常附带了评估工具和可视化功能，便于分析和解释结果。
社区支持：
Python社区活跃，数据集更新频繁，用户可以轻松找到所需的数据集并了解其使用方法。
乱码问题通常是由于文件编码格式不匹配造成的。在中文Windows系统下，Excel文件可能使用GBK编码，而Python读取文件时默认使用UTF-8编码，这就会导致乱码。解决这个问题的方法之一是在打开文件时指定正确的编码格式，例如使用`with`语句和`encoding`参数。