jupyter notebooks怎么显示本地文件夹

在Jupyter Notebook中，你可以使用内建的`File Explorer`功能或者特定的魔法命令来查看并显示本地文件夹的内容。以下是两种常用的方法：

1. **通过内建的File Explorer**:
- 点击浏览器界面右上角的"Insert"菜单，选择"Cell", 然后从下拉列表中选择"Markdown"。
- 输入以下代码（不需要运行它），这会生成一个链接让你浏览文件系统：

     [在此处插入代码](file:///<你的本地文件路径>)

将 `<你的本地文件路径>` 替换为你想要查看的文件夹路径。

2. **使用魔术命令`%ls`或`!ls`** (Unix/Linux环境中) 或 `!dir` (Windows环境中):
- 运行以下代码来列出当前工作目录下的文件：

     %ls

- 如果你想查看特定文件夹的内容，可以先切换到那个文件夹：

     %cd /path/to/your/folder
     %ls

- 对于Windows用户：

     !dir /path/to/your/folder

记住，`%ls` 和 `!ls` 需要在Python环境（如IPython或Jupyter Notebook）中有效，`%cd` 则用于改变工作目录。

相关问题

jupyter notebooks

### Jupyter Notebooks 使用指南

#### 安装 Jupyter Notebook
为了开始使用 Jupyter Notebook，需先完成 Python 和 pip 的安装。随后可以通过命令行输入 `pip install notebook` 来安装 Jupyter Notebook[^3]。

#### 启动 Jupyter Notebook
安装完成后，在命令提示符下键入 `jupyter notebook` 并按下回车键启动服务。这将在默认浏览器中自动打开一个新的标签页并加载 Jupyter Notebook 界面[^5]。

#### 创建新笔记本文件
进入工作目录后，点击右上角的 "New" 按钮可以选择创建新的 Python 或者其他语言环境下的笔记本文件。对于大多数情况，默认选项即为所需的 Python 版本[^1]。

#### 编辑与执行单元格
每个笔记本由多个单元格组成；这些可以是代码单元格也可以是 Markdown 文档说明形式存在。要编辑某个特定单元格只需单击它，然后按 Shift+Enter 键来运行当前选中的部分[^2]。

print("这是一个简单的Python代码示例")

#### 导入库和处理数据集
Jupyter Notebook 提供了一个交互式的开发平台，非常适合用于导入各种外部库以及操作本地或远程的数据资源。例如通过 Pandas 加载 CSV 文件进行数据分析：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('example.csv')
display(data.head())

#### 可视化展示结果
利用 Matplotlib、Seaborn 等可视化工具包可以直接在同一页面内绘制图表，便于直观理解计算过程及其产生的影响。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

jupyter notebooks读取excel

Jupyter notebooks 是一个交互式的计算环境，允许你使用 Python 进行数据分析、可视化和机器学习等。在 Jupyter notebooks 中读取 Excel 文件，通常我们会使用 Pandas 库，它是一个强大的数据分析工具库，提供了大量的数据结构和函数来处理表格数据。

下面是使用 Pandas 在 Jupyter notebooks 中读取 Excel 文件的基本步骤：

1. 首先确保你的 Jupyter notebooks 环境已经安装了 Pandas 和 `openpyxl` 或者 `xlrd` 这两个库。`openpyxl` 是读取 `.xlsx` 文件的，而 `xlrd` 可以读取 `.xls` 文件。你可以使用 pip 来安装这些库（如果尚未安装）：

!pip install pandas openpyxl
# 或者如果你需要读取.xls文件，则需要安装xlrd：
# !pip install pandas xlrd

2. 在 Jupyter notebooks 中导入 Pandas 库，并使用 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件。假设你已经有了一个名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件，并且它位于你的工作目录中，你可以这样做：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 打印 DataFrame 的内容查看
print(df)

3. 如果 Excel 文件中包含多个工作表(sheet)，你还可以通过 `sheet_name` 参数来指定读取哪一个工作表：

df_sheet2 = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2')

4. 如果你的 Excel 文件有特定的行列需要读取，你还可以通过 `usecols` 和 `skiprows` 等参数来进行设置。

通过以上步骤，你就可以在 Jupyter notebooks 中轻松读取和分析 Excel 文件中的数据了。