jupyter文件数据导出来

你可以使用Jupyter Notebook提供的`pandas`库来将数据导出为常见的数据格式，如CSV、Excel、JSON等。以下是一些导出数据的示例代码：

1. 将DataFrame导出为CSV文件：

import pandas as pd

# 假设你已经有了一个名为df的DataFrame
df.to_csv('data.csv', index=False)  # index=False表示不导出行索引

2. 将DataFrame导出为Excel文件：

import pandas as pd

# 假设你已经有了一个名为df的DataFrame
df.to_excel('data.xlsx', index=False)  # index=False表示不导出行索引

3. 将DataFrame导出为JSON文件：

import pandas as pd

# 假设你已经有了一个名为df的DataFrame
df.to_json('data.json', orient='records')

4. 将DataFrame导出为SQL数据库：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 假设你已经有了一个名为df的DataFrame
engine = create_engine('sqlite:///data.db')  # 创建一个SQLite数据库引擎
df.to_sql('data_table', engine, index=False, if_exists='replace')  # 将DataFrame导入到data_table表中

以上代码只是一些示例，你可以根据自己的需求对导出数据的格式和设置进行调整。