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
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。
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)
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()
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。
最简单的方法是:
用你的数据集在github上制作存储库 克隆您的存储库![GITHUB LINK REPO] 查找数据的位置(!ls命令) 用熊猫打开文件,就像用普通的jupyter笔记本一样。