Jupyter如何导入非文本文件（如Excel或SQL数据库）的数据？

在Jupyter Notebook中，导入非文本文件（如Excel或SQL数据库）的数据需要使用不同的库来实现，具体步骤如下：

1. **导入Excel文件**:
- 对于Excel文件，你需要使用`pandas`库的`read_excel`函数。首先，确保已安装该库（若未安装，可以使用`!pip install pandas openpyxl`安装openpyxl支持Excel读取）：

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('file.xlsx')

或者如果你的Excel文件使用的是Excel 2007或更高版本的xlsx格式，可以直接导入：

   data = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')

2. **导入SQL数据库**:
- 使用`sqlite3`库（对于SQLite数据库）或`pymysql`, `psycopg2`（针对MySQL, PostgreSQL）或其他数据库连接库（如`sqlalchemy`支持多种数据库）。

- 以下是SQLite示例：

   import sqlite3
   conn = sqlite3.connect('database.db')
   cursor = conn.cursor()
   query = "SELECT * FROM table_name"
   data = cursor.execute(query).fetchall()
   data = pd.DataFrame(data)

- 对于MySQL，使用`pymysql`：

   import pymysql
   connection = pymysql.connect(host='your_host', user='your_user', password='your_password', db='your_database')
   with connection.cursor() as cursor:
       sql_query = "SELECT * FROM your_table"
       data = cursor.execute(sql_query)
   data = pd.read_sql_query(sql_query, connection)

每个数据库的具体语法可能会有所不同，所以确保查询和连接设置适合你的实际数据库结构。

记住在操作完成后关闭数据库连接。