jupyter怎么读数据

Jupyter Notebook支持多种数据导入方式，可以读取不同类型的数据文件。在Python环境中，你可以使用Pandas库方便地处理数据。以下是读取几种常见数据源的简单示例：

1. **CSV文件** (逗号分隔值)：使用`pandas.read_csv()`函数，如：

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

2. **Excel文件**：使用`read_excel()`函数：

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

3. **JSON文件**：使用`json`模块：

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

4. **SQL数据库**（如SQLite）：通过`sqlite3`库连接数据库：

   import sqlite3
   conn = sqlite3.connect('database.db')
   cursor = conn.cursor()
   cursor.execute("SELECT * FROM table")
   data = cursor.fetchall()

5. **CSV-like接口（如API、网络请求）**：使用像`requests`或`io`模块配合解析器（例如`csv`或`json`）。

记得替换上述代码中的'file.csv', 'file.xlsx', 'file.json', 或数据库路径等为你实际的数据文件路径。