在Python中，导入本地数据集通常有以下几种方法：
1. 使用`pandas`库：
import pandas as pddata = pd.read_csv（'路径/文件名.csv'） 导入CSV文件data = pd.read_excel（'路径/文件名.xlsx'） 导入Excel文件data = pd.read_json（'路径/文件名.json'） 导入JSON文件data = pd.read_sql_query（'SELECT * FROM 表名', conn） 从SQLite数据库中导入数据集
2. 使用`numpy`库：
import numpy as npdata = np.loadtxt（'路径/文件名.txt'） 导入文本文件中的数据
3. 使用内置的`open（）`函数：
with open（'路径/文件名.txt', 'r'） as file:data = file.read（） 读取文本文件内容
4. 使用其他库，例如`sqlite3`、`requests`等，根据数据集类型选择相应的方法。
请确保文件路径正确，文件格式与导入函数匹配，并且文件位于Python脚本或Jupyter Notebook相同的目录中，或者将其添加到Python模块搜索路径中
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