jupyter notebook 数据集路径

在 Jupyter Notebook 中，数据集的路径可以根据不同的工作环境和数据集存储位置而有所不同。如果数据集与 Jupyter Notebook 文件在同一文件夹中，可以使用相对路径来访问数据集。例如，如果数据集文件名为 "data.csv"，而 Jupyter Notebook 文件名为 "notebook.ipynb"，则可以使用以下代码来读取数据集：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")

如果数据集文件位于 Jupyter Notebook 文件的上级目录中，可以使用相对路径加上 "../" 来访问数据集。例如，如果数据集文件夹名为 "dataset"，而 Jupyter Notebook 文件名为 "notebook.ipynb"，则可以使用以下代码来读取数据集：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("../dataset/data.csv")

如果数据集文件位于其他目录中，可以使用绝对路径来访问数据集。例如，如果数据集文件的完整路径为 "/home/user/dataset/data.csv"，则可以使用以下代码来读取数据集：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("/home/user/dataset/data.csv")

相关问题

jupyter notebook数据集

回答: 对于数据集小的文件，可以直接在Jupyter Notebook首页上使用"upload"按钮将数据集导入。确保数据集事先放在工作路径下。另外，也可以在编码区执行相应的代码来导入数据集。\[2\]对于pkl文件，可以使用以下方法打开。首先，需要下载手写字体数据集mnist，可以从网络下载地址http://deeplearning.net/data/mnist/获取数据集。如果下载速度较慢或无法下载，可以尝试其他方法。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [修改jupyter notebook默认目录地址](https://blog.csdn.net/m0_52248385/article/details/127600899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Tip:Jupyter notebook导入数据方法介绍（jupyter notebook导入pkl数据集）](https://blog.csdn.net/Tsehooo/article/details/107044667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

jupyter notebook数据集获取

### 如何在Jupyter Notebook中加载和使用数据集

#### 加载内置的数据集
对于像加州住房这样的特定数据集，在Scikit-Learn库中有直接的方法来访问这些数据。通过`fetch_california_housing()`函数可以轻松地下载并加载该数据集到内存中[^1]。

from sklearn.datasets import fetch_california_housing

california_data = fetch_california_housing()
print(california_data.DESCR)  # 打印描述信息了解数据详情

#### 使用Pandas读取CSV文件或其他格式的数据源
如果目标不是预定义的数据集而是外部存储的文件（比如CSV），那么可以通过Pandas库来进行加载：

import pandas as pd

data_path = 'path_to_your_file.csv'  # 替换为实际路径
df = pd.read_csv(data_path)

# 显示前几行记录查看数据结构
display(df.head())

#### 集成Apache Spark以处理更大规模的数据集
当面对非常庞大的数据量时，可能需要借助更强大的工具如Apache Spark。为了使Spark能够在Jupyter环境中工作，需先完成相应的安装配置过程[^2]。之后便可以在Notebook里创建SparkSession实例，并利用它来加载各种类型的大型数据集合。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = (SparkSession.builder
         .appName("ExampleApp")
         .config("spark.some.config.option", "some-value")  # 可选配置项
         .getOrCreate())

# 对于JSON文件的例子
json_df = spark.read.json('people.json')
json_df.show()  # 展示部分条目