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
对于那些像我一样从谷歌搜索关键字“上传文件colab”的人:
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
其他回答
上传
from google.colab import files
files.upload()
下载
files.download('filename')
目录列表
files.os.listdir()
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()
在Colab中只有两行代码。非常简单的方法:
将您的所有文件装入一个压缩档案谷歌驱动器。 通过链接让每个人都能看到。 从这个链接复制ID。(例如:在这个链接中https://drive.google.com/open?id=29PGh8XCts3mlMP6zRphvnIcbv27boawn ID是29PGh8XCts3mlMP6zRphvnIcbv27boawn) 进入Colab: !gdown——id 29pgh8xcts3mlmp6zrphvnicbv27bown 最后一步进入Colab: ！ 解压缩file_name.zip
瞧!Colab中/content/file_name.csv中所有需要的文件都已准备就绪
对于这个简单的方法从驱动器到Colab，我感谢Gleb Mikhaylov。
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)
从谷歌。Colab导入驱动器
驱动器(' /内容/ drive’山)
进口熊猫作为pd dv = pd.read_csv(' /内容/传动/ MyDrive /戴安娜/卡索/ Data_Caso_Propuesto.csv”) dv.info ()
