步骤1-挂载您的谷歌驱动器到协作实验室

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')

第2步-现在你会看到你的谷歌驱动器文件在左侧窗格(文件资源管理器)。右键单击需要导入的文件并选择çopy路径。 然后像往常一样在pandas中导入，使用这个复制的路径。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('gdrive/My Drive/data.csv')

完成了!

一个演示本地文件上传/下载以及与Drive和sheets集成的官方示例笔记本可在这里获得: https://colab.research.google.com/notebooks/io.ipynb

共享文件最简单的方法是挂载您的谷歌驱动器。

要做到这一点，在代码单元格中运行以下命令:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

它会要求您访问一个链接，以允许“谷歌文件流”访问您的驱动器。之后，一个长长的字母数字认证代码将显示，需要输入在你的Colab的笔记本。

之后，您的驱动器文件将被挂载，您可以在侧面板中的文件浏览器浏览它们。

这是一个完整的笔记本示例

最简单的方法是:

用你的数据集在github上制作存储库 克隆您的存储库![GITHUB LINK REPO] 查找数据的位置(!ls命令) 用熊猫打开文件，就像用普通的jupyter笔记本一样。

快速，简单地从Dropbox导入:

!pip install dropbox
import dropbox
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_HERE' # https://www.dropbox.com/developers/apps
dbx = dropbox.Dropbox(access_token)

# response = dbx.files_list_folder("")

metadata, res = dbx.files_download('/dataframe.pickle2')

with open('dataframe.pickle2', "wb") as f:
  f.write(res.content)

我创建了一小段代码，可以以多种方式实现这一点。你可以

使用已经上传的文件(在重新启动内核时很有用) 使用来自Github的文件 手动上传文件

import os.path

filename = "your_file_name.csv"
if os.path.isfile(filename):
  print("File already exists. Will reuse the same ...")
else:
  use_github_data = False  # Set this to True if you want to download from Github
  if use_github_data:
    print("Loading fie from Github ...")
    # Change the link below to the file on the repo
    filename = "https://github.com/ngupta23/repo_name/blob/master/your_file_name.csv" 
  else:
    print("Please upload your file to Colab ...")
    from google.colab import files
    uploaded = files.upload()

如果数据集大小小于25mb，最简单的方法是从你的GitHub存储库上传CSV文件。

单击存储库中的数据集 点击“查看原始”按钮 复制链接并将其存储在一个变量中 将变量加载到Pandas read_csv中以获得数据帧

例子:

import pandas as pd
url = 'copied_raw_data_link'
df1 = pd.read_csv(url)
df1.head()