Jupyter Notebook加载本地文件与数据集的完整指南

本文档旨在记录Jupyter Notebook中加载文件的基础操作方法，供初学者参考。内容会随使用经验逐步完善，如有疏漏或错误，欢迎指正。

直接运行本地Python文件

第一种方法是直接运行本地Python文件。这种方式无需将代码加载到当前单元格，即可直接执行并显示运行结果。

使用命令格式为：% run F:\pythonCode\range.py。注意，文件路径无需添加引号。

加载代码至单元格

第二种方法是将本地Python文件的内容加载到Jupyter Notebook的单元格中，以便查看或修改代码。

使用命令格式为：%load F:\pythonCode\range.py。此处路径指的是该文件在本地硬盘上的保存位置。

执行加载命令后，原命令“%load F:\pythonCode\range.py”会自动转换为注释行，而该文件的具体代码内容则会显示在当前的Cell单元格中。

如果需要从网络地址导入Python代码，可以使用%load命令配合URL，例如：%load http://.......。

此外，完成代码编写后，可以通过点击菜单栏中的“File” -> “Download as”，选择所需的文件格式进行本地下载。

导入本地数据集的操作步骤

补充说明：如何在Jupyter Notebook中打开并处理本地数据集。

首先启动本地的Jupyter Notebook服务，进入主页（Home）界面。

主页界面通常显示当前目录下的文件列表，布局类似如下所示。

需要注意的是，Jupyter Notebook默认只能访问当前工作目录下的数据文件（如.csv格式）。因此，若需使用本地其他位置的数据集，必须通过Upload功能将其上传至当前目录。

在界面中找到并点击蓝色的“Upload”按钮。

上传成功后，文件即被成功导入当前工作目录，可供后续调用。

在编码过程中，点击“New”按钮创建一个新的Untitled无标题笔记本页面。导入实例的操作流程如下所示。

以上内容即为Jupyter Notebook加载文件及数据集的完整实现方法，希望能对读者有所帮助，欢迎支持。