jupyter notebook 如何导入数据

在jupyter notebook中导入数据的方法有多种，这里介绍两种常用方法：

1. 使用pandas库的read_csv()函数，将csv文件读入为DataFrame格式。

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

其中，'data.csv'为文件名，需与jupyter notebook的工作目录处于同一目录下。

2. 使用numpy库的loadtxt()函数，将文本文件读入为ndarray格式。

import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')

其中，'data.txt'为文件名，需与jupyter notebook的工作目录处于同一目录下。

相关问题

jupyternotebook导入数据

在Jupyter Notebook中导入数据可以使用pandas库的read_excel()函数。首先，确保你已经安装了pandas库。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 使用read_excel()函数读取Excel文件：

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

这里假设你的Excel文件名为test.xlsx，如果文件不在Jupyter Notebook的工作目录下，需要提供完整的文件路径。

3. 查看导入的数据：

print(data)

这将打印出Excel文件中的所有数据。

请注意，为了成功导入数据，你需要确保Excel文件的格式正确，并且pandas库已经正确安装。

jupyter notebook导入数据集

Jupyter Notebook可以通过多种方式导入数据集。一种常见的方法是使用Pandas库读取csv、Excel、SQL等格式的数据文件。另外，可以使用NumPy等库导入其他格式的数据文件。也可以使用Python的内置函数打开文本文件并逐行读取数据。在Jupyter Notebook中，可以使用“!wget”命令下载数据集，并使用Pandas库读取下载的文件。