jupyter如何读取数据

Jupyter Notebook 是一个强大的交互式计算环境，支持多种数据读取，包括但不限于 CSV 文件、Excel、JSON、数据库和网络数据。以下是使用 Jupyter 读取不同类型数据的基本步骤：

1. **CSV 文件（pandas库）**：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')  # 如果文件在同一目录下，直接写文件名，否则需提供完整路径

2. **Excel文件（pandas库）**：

data = pd.read_excel('file.xlsx')

3. **JSON数据（pandas或json库）**：

import json
with open('file.json') as f:
    data = json.load(f)

4. **SQL数据库（sqlalchemy库）**：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///file.db')  # 根据数据库类型调整
data = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table", engine)

5. **网络数据（requests库）**：

import requests
response = requests.get('http://api.example.com/data')
data = response.json()