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

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”);

其他回答

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)

这允许您通过谷歌驱动器上传您的文件。

运行下面的代码(之前在某个地方找到了这个,但我再也找不到源代码了——归功于写它的人!):

!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}

点击出现的第一个链接,它会提示你登录谷歌;之后,另一个将出现,将要求访问您的谷歌驱动器的权限。

然后,运行这个,创建一个名为“drive”的目录,并将您的谷歌drive链接到它:

!mkdir -p drive
!google-drive-ocamlfuse drive

如果您现在执行!ls,将会有一个目录驱动器,如果您执行!ls驱动器,您可以看到谷歌驱动器的所有内容。

例如,如果我将我的文件abc.txt保存在我的谷歌驱动器的一个名为ColabNotebooks的文件夹中,我现在可以通过路径驱动器/ColabNotebooks/abc.txt访问它

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!')

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

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()