在任何协作的左侧栏上都有一个称为“文件”的部分。 在那里上传文件并使用此路径

"/content/YourFileName.extension"

ex: pd read_csv(“/内容/ Forbes2015。csv”);

在谷歌colabs 如果这是你第一次

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

运行这些代码并遍历输出链接 然后穿过传送带到达箱子

复制时，你可以按照下面的方法复制， 转到文件右键单击并复制路径 ***不要忘记删除" /content "

f = open("drive/My Drive/RES/dimeric_force_field/Test/python_read/cropped.pdb", "r")

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。

上传

from google.colab import files
files.upload()

下载

files.download('filename')

目录列表

files.os.listdir()

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()

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