如何在Jupyter Notebook中导入Excel文件？

在Jupyter Notebook中导入Excel文件可以通过以下两种方法实现：

1. 使用pandas库的read_excel函数[^1]：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
features = pd.read_excel('test.xlsx')

# 打印数据
print(features)

2. 将Excel文件保存到Jupyter Notebook工作目录下，然后使用相对路径导入文件：

# 读取Excel文件
features = pd.read_excel('test.xlsx')

# 打印数据
print(features)

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如何在Jupyter Notebook中导入Excel数据？

在Jupyter Notebook中导入Excel数据可以通过以下两种方法实现：

方法一：使用pandas库的read_excel()函数

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

# 查看数据
print(data)

方法二：使用xlrd库和openpyxl库

import xlrd
from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('文件路径/文件名.xlsx')

# 获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 获取行数和列数
rows = sheet.nrows
cols = sheet.ncols

# 遍历数据
for i in range(rows):
    row_data = []
    for j in range(cols):
        cell_value = sheet.cell_value(i, j)
        row_data.append(cell_value)
    print(row_data)

如何在Jupyter Notebook中导入数据集？

在 Jupyter Notebook 中导入数据集可以使用 pandas 库中的 read_csv() 函数，该函数可以读取 CSV 文件并将其存储为 DataFrame 对象。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('path/to/your/dataset.csv')

# 打印前 5 行数据
print(df.head())

在代码中，`'path/to/your/dataset.csv'` 应替换为你实际的数据集路径。如果你的数据集不是 CSV 文件，可以使用 pandas 库中的其他读取函数，例如 read_excel()、read_json() 等。