如果你想在没有代码的情况下做到这一点，这很简单。 把你的文件夹压缩到我的箱子里

dataset.zip

然后在Colab中右键单击要放置此文件的文件夹，然后按上传并上传此zip文件。然后写这个Linux命令。

!unzip <your_zip_file_name>

您可以看到您的数据上传成功。

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)

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)

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!')

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!

到目前为止，我发现的最简单的解决方案，适用于中小型CSV文件是:

在gi.github.com上创建一个秘密要点，然后上传(或复制粘贴)你的文件。 单击Raw视图并复制原始文件URL。 在调用pandas.read_csv(URL)时，使用复制的URL作为文件地址

这对于逐行读取文本文件或二进制文件可能有效，也可能无效。