jupyter批量上传数据集

Jupyter是一个非常流行的交互式编程环境，常用于数据科学和机器学习任务。在Jupyter中，我们可以通过多种方式批量上传数据集。

一种常见的方法是使用Python的代码来批量上传数据集。首先，我们需要确保数据集文件位于我们要上传的Jupyter工作环境中。然后，我们可以使用Python的os模块来遍历数据集文件夹，并将每个文件上传到指定位置。以下是一个代码示例，展示了如何使用Python的os模块在Jupyter中批量上传数据集：

import os
from IPython.display import FileLink

# 遍历数据集文件夹
data_folder = "数据集文件夹的路径"
for root, dirs, files in os.walk(data_folder):
    for file in files:
        # 构建每个文件的完整路径
        file_path = os.path.join(root, file)
        
        # 输出文件链接
        display(FileLink(file_path))

另一种方法是使用Jupyter的"upload"工具来批量上传数据集。在Jupyter的文件浏览器界面中，右上角有一个"Upload"按钮，点击该按钮可以选择要上传的文件或文件夹。可以通过多选文件或者全选文件夹中的文件，一次性将整个数据集上传到Jupyter中。

总的来说，Jupyter提供了多种方法来进行批量上传数据集。通过编写Python代码或使用"upload"工具，我们可以方便地将数据集上传到Jupyter中，为后续的数据分析和机器学习任务提供便利。