jupyter怎么读取文件夹，文件夹内有61个表格

您可以使用Python中的pandas库来读取文件夹内的61个表格，具体操作如下：

import pandas as pd
import os

path_to_folder = 'path/to/folder/'

# 获取文件夹中的所有文件名
files = os.listdir(path_to_folder)

# 通过循环读取每个文件
dfs = []
for file in files:
    if file.endswith('.csv'):  # 只读取.csv格式的文件
        df = pd.read_csv(path_to_folder + file)
        dfs.append(df)

# 将所有读取的表格合并为一个大表格
big_df = pd.concat(dfs, axis=0)

此代码将会读取您指定的路径下的所有.csv格式的文件，并将它们合并为一个名为 `big_df` 的大表格。

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jupyter新版ui

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本工具，用于创建和共享文档，其中可以包含实时代码、方程、可视化图像和说明文本。Jupyter Notebook的新版UI是指JupyterLab，它是Jupyter项目的下一代用户界面。下面是对JupyterLab的介绍：

1. 界面布局：JupyterLab采用了灵活的分栏布局，可以在一个浏览器窗口中同时打开多个笔记本、终端、文档和其他插件。用户可以自由拖动和调整这些组件的大小和位置，以满足自己的需求。

2. 文件浏览器：JupyterLab提供了一个便捷的文件浏览器，可以方便地管理和浏览文件和文件夹。用户可以通过点击文件浏览器中的文件来打开笔记本或其他类型的文档。

3. 代码编辑器：JupyterLab内置了一个强大的代码编辑器，支持语法高亮、自动补全、代码折叠等功能。用户可以在编辑器中编写和编辑代码，并且可以通过快捷键或菜单栏执行代码。

4. 终端：JupyterLab还提供了一个终端界面，可以在其中执行命令行操作。用户可以在终端中运行命令、安装软件包等。

5. 插件系统：JupyterLab具有可扩展的插件系统，用户可以通过安装插件来增强其功能。目前已经有许多插件可供选择，例如绘图工具、表格查看器、Git集成等。

jupyter引入数据

### 如何在 Jupyter Notebook 中引入或加载数据文件

为了在 Jupyter Notebook 中成功导入数据，通常会使用多种方式读取不同类型的文件。以下是几种常见的方法：

#### 使用 Pandas 库读取 CSV 文件
Pandas 是处理结构化表格数据的强大工具之一，在 Python 数据分析领域广泛应用。

import pandas as pd

# 假设有一个名为 'data.csv' 的CSV文件位于工作目录下
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())  # 显示前五行数据以确认是否正确加载[^1]

如果数据文件不在当前工作目录内，则需提供完整的路径给 `read_csv()` 函数；也可以通过更改默认工作目录来访问其他位置的数据集。

#### 更改 Jupyter Notebook 工作目录
可以执行如下命令获取并修改当前的工作目录以便更好地管理项目中的资源文件。

import os

current_directory = os.getcwd()
print(f"Current working directory is {current_directory}")

os.chdir('/path/to/new/directory')  # 将 '/path/to/new/directory' 替换为目标文件夹的实际路径
new_current_directory = os.getcwd()
print(f"Now, the current working directory has been changed to {new_current_directory}")

对于 Excel 表格或其他格式的数据源，同样可以通过指定相应的参数调用对应的函数完成加载操作，比如 `pd.read_excel()` 可用于打开 .xls 或 .xlsx 类型的电子表格文档[^4]。

#### 处理 JSON 和 XML 格式的文件
除了上述提到的传统关系数据库表格外，现代 Web API 经常返回 JSON 或 XML 结构化的响应体作为输出结果。针对这种情况，Python 提供了内置模块 json 和 xml 来解析这类非结构化文本信息。

import json

with open('example.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

from lxml import etree

tree = etree.parse('example.xml')
root = tree.getroot()

for child in root:
    print(child.tag, child.attrib)

以上就是一些基本的操作指南帮助用户了解怎样在 Jupyter Notebook 环境里有效地载入外部存储介质上的资料[^2]。