如何在Jupyter Notebook中导入CSV文件？

可以使用pandas库中的read_csv()函数来导入CSV文件。具体的代码应该是类似于下面这样的：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_name.csv')

其中，'file_name.csv'表示你想要导入的CSV文件的文件名。当然，你需要把这个文件放在当前工作目录下面，或者使用正确的相对路径/绝对路径指定文件的位置才能导入成功。

相关问题

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。

jupyter notebook 怎么导入csv文件

可以通过 pandas 库中的 read_csv() 函数来导入 csv 文件。具体步骤如下：

1. 在 jupyter notebook 中新建一个 Python3 的 notebook。
2. 导入 pandas 库：`import pandas as pd`。
3. 使用 read_csv() 函数来读取 csv 文件，例如：`df = pd.read_csv('your_file.csv')`。
4. 如果 csv 文件中包含中文，需要指定编码格式，例如：`df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='gbk')`。

导入完成后，可以使用 `df.head()` 函数来查看前五行数据，确保数据导入成功。