jupyter notebook怎么加载数据集

Jupyter Notebook加载数据集通常涉及几个步骤：

1. **导入必要的库**：首先需要导入能够处理数据的Python库，如Pandas用于处理结构化数据，NumPy用于数值计算，或者像`pandas.read_csv`、`pandas.read_excel`等函数所需的库。

import pandas as pd

2. **读取CSV文件**：
- 对于CSV（逗号分隔值）文件，可以使用`pd.read_csv()`函数：

   data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. **读取Excel文件**：
- 对于Excel文件，用`pd.read_excel()`：

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

4. **读取其他格式**：
- JSON：`pd.read_json()`
- SQL数据库：`pd.read_sql_query()` 或 `pd.read_sql_table()`
- 数据API：使用相应的库（如`requests`）结合JSON或XML解析

5. **数据预览**：
- 使用`data.head()`查看数据前几行。

6. **异常处理**：
- 如果文件不存在或格式错误，记得添加适当的错误检查和处理。

例如，完整的代码可能是这样的：

try:
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')
    
    # 预览数据
    print(df.head())
except FileNotFoundError:
    print("文件未找到，确保路径正确.")