jupyter 怎么导入数据

Jupyter（以前称为IPython）是一种交互式计算环境，支持多种编程语言，其中包括数据科学中常用的数据导入功能。在Jupyter Notebook或Lab环境中，导入数据通常有几种常见的方法：

1. **CSV文件**：使用`pandas`库的`read_csv()`函数。例如：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('file.csv')

2. **Excel文件**：`read_excel()`函数适用于Excel文件，同样来自`pandas`：

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

3. **JSON文件**：`json`模块用于处理JSON数据：

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

4. **CSV或TSV（制表符分隔）**：如果文件是以制表符分隔的，可以使用`pandas`的`read_table`或`read_csv`：

   data = pd.read_table('file.tsv', sep='\t')

5. **SQL数据库**：若需从数据库获取数据，可以使用`sqlalchemy`等库配合`pd.read_sql_query`或`pd.read_sql_table`：

   from sqlalchemy import create_engine
   engine = create_engine('sqlite:///database.db')
   data = pd.read_sql_table('table_name', con=engine)

6. **网络请求**：对于API返回的JSON数据，可以使用`requests`库和`json.loads`：

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

记得替换上述代码中的`file.csv`, `file.xlsx`, 等为实际文件路径或URL。在导入数据之后，你就可以对数据进行分析和可视化了。