将私人数据导入谷歌协作笔记本的常用方法是什么?是否可以导入一个非公开的谷歌表?不能从系统文件中读取。介绍性文档链接到使用BigQuery的指南,但这似乎有点…多。
当前回答
下面是一种从谷歌驱动器导入文件到笔记本电脑的方法。
打开jupyter notebook并运行下面的代码并完成身份验证过程
!apt-get install -y -qq software-properties-common python-software-properties module-init-tools
!add-apt-repository -y ppa:alessandro-strada/ppa 2>&1 > /dev/null
!apt-get update -qq 2>&1 > /dev/null
!apt-get -y install -qq google-drive-ocamlfuse fuse
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
from oauth2client.client import GoogleCredentials
creds = GoogleCredentials.get_application_default()
import getpass
!google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret= {creds.client_secret} < /dev/null 2>&1 | grep URL
vcode = getpass.getpass()
!echo {vcode} | google-drive-ocamlfuse -headless -id={creds.client_id} -secret={creds.client_secret}
一旦你完成了上面的代码,运行下面的代码挂载谷歌驱动器
!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive
从谷歌驱动器导入文件到笔记本(例如:Colab_Notebooks/db.csv)
假设你的数据集文件在Colab_Notebooks文件夹中,它的名字是db.csv
import pandas as pd
dataset=pd.read_csv("drive/Colab_Notebooks/db.csv")
我希望这对你们有帮助
其他回答
Dropbox的另一种简单方法是:
把你的数据放到dropbox里
复制文件的文件共享链接
那就去合作吧。
例如: ! wget - O文件名文件链接(如- https://www.dropbox.com/.....)
做完了。数据将开始出现在您的colab内容文件夹中。
已解决,请在这里找到详细信息,并使用下面的功能: https://stackoverflow.com/questions/47212852/how-to-import-and-read-a-shelve-or-numpy-file-in-google-colaboratory/49467113#49467113
from google.colab import files
import zipfile, io, os
def read_dir_file(case_f):
# author: yasser mustafa, 21 March 2018
# case_f = 0 for uploading one File and case_f = 1 for uploading one Zipped Directory
uploaded = files.upload() # to upload a Full Directory, please Zip it first (use WinZip)
for fn in uploaded.keys():
name = fn #.encode('utf-8')
#print('\nfile after encode', name)
#name = io.BytesIO(uploaded[name])
if case_f == 0: # case of uploading 'One File only'
print('\n file name: ', name)
return name
else: # case of uploading a directory and its subdirectories and files
zfile = zipfile.ZipFile(name, 'r') # unzip the directory
zfile.extractall()
for d in zfile.namelist(): # d = directory
print('\n main directory name: ', d)
return d
print('Done!')
你也可以在谷歌上使用我的实现。colab和PyDrive在https://github.com/ruelj2/Google_drive,这使它更容易。
!pip install - U - q PyDrive
import os
os.chdir('/content/')
!git clone https://github.com/ruelj2/Google_drive.git
from Google_drive.handle import Google_drive
Gd = Google_drive()
然后,如果你想加载谷歌驱动器目录中的所有文件,只需
Gd.load_all(local_dir, drive_dir_ID, force=False)
或者只是一个特定的文件
Gd.load_file(local_dir, file_ID)
您可以使用下面的函数。我假设您正在尝试上传一个数据帧类型的文件(.csv, .xlsx)
def file_upload():
file = files.upload()
path = f"/content/{list(file.keys())[0]}"
df = pd.read_excel(path)
return df
#your file will be saved in the variable: dataset
dataset = file_upload()
这是在你没有改变谷歌合作目录的情况下,这是最简单的方法
简单的方法从你的googledrive导入数据-这样做节省了人们的时间(不知道为什么谷歌只是没有明确地列出这一步)。
安装并验证pydrive
!pip install -U -q PyDrive ## you will have install for every colab session
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
from google.colab import auth
from oauth2client.client import GoogleCredentials
# 1. Authenticate and create the PyDrive client.
auth.authenticate_user()
gauth = GoogleAuth()
gauth.credentials = GoogleCredentials.get_application_default()
drive = GoogleDrive(gauth)
上传
如果您需要从本地驱动器上传数据:
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
for fn in uploaded.keys():
print('User uploaded file "{name}" with length {length} bytes'.format(name=fn, length=len(uploaded[fn])))
执行,这将显示一个选择文件按钮-找到你的上传文件-点击打开
上传完成后,会显示:
sample_file.json(text/plain) - 11733 bytes, last modified: x/xx/2018 - %100 done
User uploaded file "sample_file.json" with length 11733 bytes
为笔记本创建文件
如果您的数据文件已经在您的gdrive中,您可以跳过这一步。
现在它在你的谷歌硬盘里。在谷歌驱动器中找到该文件,然后右键单击。点击获取“可共享链接”。你会得到一个窗口,上面有:
https://drive.google.com/open?id=29PGh8XCts3mlMP6zRphvnIcbv27boawn
Copy - ' 29pgh8xcts3mlmp6zrphvnicbv27bown ' -这是文件ID。
在你的笔记本上:
json_import = drive.CreateFile({'id':'29PGh8XCts3mlMP6zRphvnIcbv27boawn'})
json_import.GetContentFile('sample.json') - 'sample.json' is the file name that will be accessible in the notebook.
将数据导入笔记本
导入你上传到笔记本的数据(在这个例子中是一个json文件-你如何加载取决于文件/数据类型- .txt,.csv等):
sample_uploaded_data = json.load(open('sample.json'))
现在你可以打印数据:
print(sample_uploaded_data)